30 Metropolitan land Tbk
MTLA -
- 31
Indonesia Prima Property Tbk MORE
SAMPEL24
32 Pakuwon Jati Tbk
PWON
SAMPEL25
33 Panca Wiratama Sakti Tbk
PWSI
SAMPEL26
34 Ristia Bintang Mahkota Sejati Tbk
RBMS
SAMPEL27
35 Danayasa Arthatama Tbk
SCBD
SAMPEL28
36 Suryainti Permata Tbk
SIIP -
37 Suryamas Dutamakmur Tbk
SMDM
SAMPEL29
38 Summarecon Agung Tbk
SMRA
SAMPEL30
3.3. Jenis dan Sumber Data
Data-data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Adapun data sekunder dalam penelitian ini adalah laporan keuangan tahunan yang
dipublikasikan setiap tahun pada periode tahun 2009-2011. Data didapat dari laporan keuangan tahunan perusahaan yang diperoleh dari situs Bursa Efek
Indonesia BEI yaitu www.idx.co.id.
3.4. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi kepustakaan, yaitu data diperoleh dari beberapa literatur yang berkaitan
dengan masalah yang sedang diteliti, penelusuran data ini dilakukan dengan cara: 1. Penelusuran secara manual untuk data dalam format kertas hasil
cetakan. Data yang disajikan dalam format kertas hasil cetakan antara lain berupa jurnal, buku, skripsi dan thesis.
2. Penelusuran dengan menggunakan komputer untuk data dalam format elektronik. Data yang disajikan dalam format elektronik ini antara lain
berupa laporan-laporan BEI, dan situs internet.
Universitas Sumatera Utara
3.5. Variabel Penelitian dan Defenisi Operasional Variabel
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
3.5.1. Variabel Independen
Menurut Erlina dan Mulyani 2007:34 “Variabel independen atau variabel bebas adalah variabel yang dapat mempengaruhi perubahan dalam
variabel dependen dan mempunyai hubungan yang positif maupun negatif bagi variabel dependen lainnya”. Berikut merupakan variabel independen
yang digunakan dalam penelitian ini.
3.5.1.1. Debt to Equity RatioDER
Debt to equty ratio merupakan rasio yang termasuk dalam rasio solvabilitas atau leverage. Debt to equity ratio melihat
struktur keuangan perusahaan dengan mengaitkan jumlah kewajiban dengan jumlah ekuitas pemilik. Menurut Simamora
2000:533 Debt to equity ratio dapat diukur dengan rumus sebagai berikut:
Debt to Equity Ratio =
����� ���� ����� ������
Bertambah tinggi debt to equity ratio ini mengindikasi bertambah banyak aktiva perusahaan yang dibelanjai oleh kreditur.
Persentase dari hasil debt to equity ratio merupakan persentase dana yang tertanam pada ekuitas yang berasal dari hutang
kewajiban. Sebaliknya, semakin rendah debt to equity ratio
Universitas Sumatera Utara
maka semakin sedikit kewajiban perusahaan dimasa yang akan datang.
3.5.1.2. Debt to Asset Ratio DAR
DAR menunjukkan banyaknya hutang digunakan
perusahaan untuk membiyai seluruh aktiva yang dimiliknya. Semakin tinggi rasio DAR, risko keuangan juga semakin tinggi.
Debt To Asset Ratio =
������ ���� ����� �����
3.5.1.3 Longterm Debt to Equity Ratio LDER
Long term debt to equity ratio merupakan rasio yang diukur dari perbandingan antara utang jangka panjang dengan ekuitas.
Tujuannya adalah untuk mengukur berapa bagian dari ekuitas modal sendiri yang dijadikan jaminan utang jangka panjang. .
Rumus untuk menghitung Longterm Debt to Equity Ratio adalah berikut:
Longterm Debt to Equity Ratio=
���� ���� ���� ������
3.5.1.4 Return on Equity ROE
Rasio ROE mengindikasikan seberapa baik perusahaan dapat memberikan keuntungan bagi para pemegang saham secara
akuntansi. Rumus untuk menghitung Return on Equity adalah:
Universitas Sumatera Utara
ROE =
������� ����� �������� ��� ��� ����� ������
3.5.1.5 Growth in Revenue GR
Rasio Growth in Revenue menunjukkan persentasi kenaikan penjualan tahun ini dibanding dengan tahun lalu. Semakin tinggi
semakin baik. Rumus untuk menghitung GR adalah: GR=
��������� ��ℎ�� ���−��������� ��ℎ�� ���� ��������� ��ℎ�� ����
3.5.1.6 Price Earning Ratio PER
Price earning ratio merupakan rasio yang menunjukkan perbandingan antara harga pasar per lembar saham dengan laba per
saham. PER menunjukkan penilaian pasar Market valuation dari potensi pertumbuhan perusahaan dan prospek laba di masa yang
akan datang. Rumus untuk menghitung Price Earning ratio adalah sebagai berikut:
Price Earning Ratio =
Market Price ���
3.5.1.7 Earning Per Share EPS
Earning per share dapat menunjukkan tingkat kesejahteraan perusahaan, artinya Earning Per share dibagikan kepada para
investor tinggi maka hal itu menandakan bahwa perusahaan
Universitas Sumatera Utara
tersebut mampu memberikan tingkat kesejahteraan yang baik kepada pemegang saham. Rumus untuk menghitung Earning per
share adalah EPS=
laba Bagian saham bersangkutan �����ℎ ��ℎ��
3.5.1.8. Deviden Per ShareDPS
Rasio DPS menunjukkan besarnya pembayaran dividen per lembar saham. Cara menghitung Deviden Per Share:
DPS=
�������� ������ �� �ℎ���� �� ������ ����� �����������
3.5.2 Variebel Dependen
Menurut Sarwono 2006:38 variabel dependen adalah variabel yang memberikan reaksi atau respon jika dihubungkan dengan variabel
bebas. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah harga saham penutupan closing price per tahun perusahaan property dan real estate
pada tahun 2009,2010, dan 2011 yang menjadi sampel penelitian.
3.6. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan analisis statistik yang mengunakan regresi linier berganda dan menggunakan
SPSS. Metode dan teknik analisis dilakukan dengan tahapan sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
3.6.1. Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan pengujian hipotesis terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik. Model regresi akan layak dijadikan alat estimasi apabila
memenuhi persyaratan Best Linear Unbiasedestimator, yakni tidak terdapat heteroskedastisitas, multikolinearitas, dan autokorelasi. Uji
asumsi klasik yang dilakukan meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.
3.6.1.1 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk melihat bahwa suatu data terdistribusi secara normal atau tidak. Menurut Ghozali
2005:110, ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan
analisis statistik. Penelitian ini menggunakan analisis statistik dengan uji Kolmogrov Smirnov. Pedoman pengambilan keputusan
rentang data tersebut mendekati atau merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov Smirnov dapat dilihat dari:
1. Nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah tidak normal.
2. Nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah normal Ghozali, 2005:115.
Universitas Sumatera Utara
3.6.1.2 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang
waktu berkaitan satu dengan yang lain. Masalah autokorelasi ini umumnya terjadi pada data time series. Terjadi atau tidaknya
autokorelasi bisa diketahui dengan membandingkan nilai statistik hitung Durbin-Watson. Adapun kriteria untuk mengetahui terjadi
atau tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut : 1. jika nilai D-W dibawah -2 maka terjadi autokorelasi positif.
2. jika nilai D-W diantara -2 sampai +2 maka tidak terjadi autokorelasi.
3. jika nilai D-W diatas +2 maka terjadi autokorelasi negatif Sunyoto, 2005:91.
3.6.1.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut
homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah dengan melihat grafik plot antara
Universitas Sumatera Utara
nilai prediksi variabel dependen dengan nilai residualnya. Deteksi ada atau tidaknya heteroskedstisitas dilakukan dengan melihat ada
tidaknya pola tertentu pada grafik scarrteplot dengan dasar analisis: 1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk
pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi
heteroskedastisitas. 2. Jika tidak ada pola yang jelas, sperti titik menyebar di atas dan
di bawah angka 0 pada sumbuh Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Ghozali, 2005:105.
3.6.1.4 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk meneliti apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel
independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Untuk melihat ada atau
tidaknya multikolinieritas dalam model regrasi dilihat dari nilai tolerance dan lawannya Variance Inflation Factor VIF. Batasan
umum yang dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai tolerance 0,01 atau sama dengan VIF 10 Ghozali,
2005:91.
Universitas Sumatera Utara
3.6.2. Pengujian Hipotesis
3.6.2.1.Analisis Regresi Berganda
Teknik analisis yang digunakan dalam menjawab permasalahan penelitian ini adalah dengan menggunakan regresi
linier berganda. Regresi linier berganda yakni model regresi yang memiliki lebih dari satu variabel independen. Model regresi linier
berganda dikatakan baik apabila memenuhi asumsi normalitas data serta bebas dari asumsi – asumsi klasik statistik baik
multikolinearitas, autokolerasi dan heteroskedastisitas. Persamaan regresi linear berganda penelitian ini, yakni:
Y = a + b
1
X
1
+b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ b
6
X
6
+b
7
X
7
+b
8
X
8
+ e Keterangan:
Y = Harga saham closing price per tahun
X
1
= DER X
2
= DAR X
3
= LDER
X
4
= ROE X
5
= GR X
6
=PER X
7
=EPS X
8
=DPR e
= Tingkat kesalahan pengganggu
Universitas Sumatera Utara
3.6.2.2.Uji Parsial t-test
Uji parsial digunakan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh variabel independen secara parsial dalam menerangkan
variasi variabel dependen Ghozali, 2005:83. Hipotesis yang akan diuji adalah:
H = Tidak semua variabel independen berpengaruh secara
parsial terhadap variabel dependen. H
a
= Semua variabel independen berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen.
Uji parsial ini dilakukan dengan membandingkan t hitung dengan t tabel berdasarkan kriteria berikut:
H diterima dan H
a
ditolak apabila t
hitung
t
tabel
, pada α = 5 H
ditolak dan H
a
diterima apabila t
hitung
t
tabel
, pada α = 5
3.6.2.3.Uji Simultan F-test
Uji F-test dilakukan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi
berganda memiliki pengaruh secara bersama – sama terhadap variabel dependen Ghozali, 2005:84. Hipotesis yang akan diuji
adalah: H
= Tidak semua variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen.
H
a
= Semua variabel independen berpengaruh secara simultan
Universitas Sumatera Utara
terhadap variabel dependen. Uji F-test dilakukan dengan membandingkan F hitung
dengan F tabel dengan ketentuan sebagai berikut:
H diterima dan H
a
ditolak apabila F
hitung
F
tabel
, pada α = 5 H
ditolak dan H
a
diterima apabila F
hitung
F
tabel
, pada α = 5
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Penelitian
Objek penelitian ini adalah perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI. Pemilihan sample menggunkan metode
purposive sampling sehingga jumlah sampel sebanya 30 dari 38 perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI.
4.2. Analisis Hasil Penelitian 4.2.1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif ini memberikan gambaran mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata serta standar deviasi data yang
digunakan dalam penelitian.
Tabel 4.1
Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation Variance
DER 90
-1.82 3.83
.8172 .84303
.711 DAR
90 .04
2.24 .4306
.38895 .151
LDER 90
.01 3.01
.3571 .45560
.208 ROE
90 -20.04
60.40 9.8498
11.92670 142.246
GR 90
-.84 1.73
.2256 .51113
.261
Universitas Sumatera Utara
PER 90
-131.57 166.66
9.7080 36.71382
1347.905 EPS
90 -42.54
243.73 22.1105
43.30126 1874.999
DPS 90
.00 95.43
9.2285 16.42341
269.728 HARGA SAHAM
90 50.00
2900.00 485.7222
621.43404 386180.270
Valid N listwise 90
Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2012
Berdasarkan data dari tabel 4.1 dapat dijelaskan bahwa: a Variabel debt to equity ratio X1 memiliki sampel N sebanyak 90,
dengan nilai minimum terkecil -1.18 , nilai maksimum terbesar 3.83, dan mean nilai rata-rata 0.8172. Standar Deviation simpangan
baku variabel ini adalah 0.84303. b Variabel debt to asset ratio X2 memiliki nilai minimum terkecil
0.04 , nilai maksimum terbesar 2.24, dan mean nilai rata-rata 0.4306. Standar Deviation simpangan baku variabel ini adalah
0.38895. c Variabel longterm debt to equity ratio X3 memiliki nilai minimum
terkecil 0.01, nilai maksimum terbesar 3.01, dan mean rata-rata 0.3571. Standar Deviation simpangan baku variabel ini adalah
0.45560. d Variabel return on equity X4 memiliki nilai minimum terkecil -
20.04, nilai maksimum terbesar 60.40, dan mean rata-rata 9.8498. Standar Deviation simpangan baku variabel ini adalah 11.92670.
Universitas Sumatera Utara
e Variabel Growth in Revenue X5 memiliki nilai minimum terkecil - 0.84, nilai maksimum terbesar 1.73, dan mean rata-rata 0.2256.
Standar Deviation simpangan baku variabel ini adalah 0.51113. f Variabel price earning ratio X6 memiliki nilai minimum terkecil
-131.57, nilai maksimum terbesar 166.66, dan mean rata-rata 9.7080. Standar Deviation simpangan baku variabel ini adalah
36.71382. g Variabel earning per share X7 memiliki nilai minimum terkecil-
42.54, nilai maksimum terbesar 243.73, dan mean rata-rata 22.1105. Standar Deviation simpangan baku variabel ini adalah
43.30126. h Variabel dividend per share X8 memiliki nilai minimum terkecil
0.00, nilai maksimum terbesar 95.43, dan mean rata-rata 9.2285. Standar Deviation simpangan baku variabel ini adalah 16.42341.
i Variabel harga saham Y memiliki nilai minimum terkecil 50, nilai maksimum terbesar 2900, mean rata-rata 485.7222, Standar
Deviation simpangan baku variabel ini adalah 621.43404.
4.2.2. Uji Asumsi Klasik 4.2.2.1 Uji Normalitas
Uji data statistik dengan model Kolmogrov-Smirnov dilakukan untuk
mengetahui apakah data sudah terdistribusi secara normal atau tidak. Pedoman pengambilan keputusan
Universitas Sumatera Utara
rentang data tersebut mendekati atau merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov Smirnov dapat dilihat dari:
1. Nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah tidak normal.
2. Nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah normal Ghozali, 2005:115.
Hasil uji normalitas dengan menggunakan model uji One- Sample Kolmorgrov-Smirnov K-S, dimana apabila nilai signifikan
atau probabilitas 0.05, maka distribusi data adalah tidak normal.
Tabel 4.2 Kolmogrov-Smirnov K-S sebelum Transformasi Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 90
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 4.75369996E2
Most Extreme Differences Absolute
.148 Positive
.148 Negative
-.107 Kolmogorov-Smirnov Z
1.409 Asymp. Sig. 2-tailed
.038 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2012
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan hasil uji statistik dengan model Kolmogrov- Smirnov seperti yang terdapat dalam tabel 4-2 dapat disimpulkan
bahwa data tidak terdistribusi normal, hal ini dapat dilihat dari nilai Asymp.Sig.2-tailed Kolmogrov-Smirnov sebesar 0.038. Dengan
demikian data tidak terdistribusi secara normal, sehingga tidak dapat dilakukan pengujian lebih lanjut. Untuk itu perlu dilakukan
tindakan perbaikan treatment agar model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Tindakan perbaikan yang dilakukan oleh peneliti dalam penelitian ini dengan menggunakan transformasi seluruh variabel
penelitian dalam bentuk fungsi logaritma natural LN sehingga dari Harga saham = f DER,DAR,LDER,ROE,GR,PER,EPS,DPS
menjadi Harga saham = f LNDER. LNDAR, LNLDER, LNROE, LNGR, LNPER, LNEPS, LNDPS. Kemudian, data diuji
berdasarkan asumsi normalitas. Hasil uji statistik dengan model Kolmogrov-Smirnov yang baru setelah dilakukan transformasi data
yang tidak normal tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.3 Kolmogrov-Smirnov K-S setelah Transformasi Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 90
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .69213671
Most Extreme Differences Absolute
.075 Positive
.075 Negative
-.057 Kolmogorov-Smirnov Z
.567 Asymp. Sig. 2-tailed
.905 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Output SPSS, diolah Penulis, 2012 Tabel 4.3 menunjukkan bahwa hasil pengujian statistik
dengan model Kolmogrov-Smirnov menunjukkan bahwa data telah terdistribusi normal karena nilai Asymp.Sig.2-tailed Kolmogrov-
Smirnov sebesar 0.905. Dengan demikian data terdistribusi normal karena memiliki nilai signifikansi yang lebih besar dari 0.05.
Berikut ini pengujian normalitas dapat juga dilakukan dengan menggunakan analisis grafik dari histogram dan normal
probability plot. Berikut ini ditampilkan hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik histogram dan normal probability
plot.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas dengan Histogram Sebelum
Transformasi Data
Sumber: Output SPSS, diolah Penulis, 2012
Grafik histogram di atas menunjukkan bahwa data belum terdistribusi secara normal. Hal ini dapat dilihat dari grafik
histogram yang menunjukkan distribusi data tidak mengikuti garis diagonal yang menunjukkan bahwa model regresi tidak memenuhi
asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas dengan Histogram Setelah
Transformasi Data
Sumber: Output SPSS, diolah Penulis, 2012 Grafik histogram di atas menunjukkan bahwa data telah
terdistribusi secara normal. Hal ini dapat dilihat dari grafik histogram yang menunjukkan distribusi data mengikuti garis
diagonal yang menunjukkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Hal ini juga didukung dengan hasil uji
normalitas dengan menggunakan grafik Plot.
Mean=1.496-15 Std Dev =0.926
N =90
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Hasil Uji Normalitas dengan P-Plot
Sebelum Transformasi Data
Sumber: Output SPSS, diolah Penulis, 2012 Berdasarkan Grafik Normal P-Plot diatas, dapat
dilihat bahwa titik-titik menjauh digaris diagonal berpencar jauh dari garis diagonal maka grafik Normal P-Plot ini dinyatakan
tidak berdistribusi normal sehingga tidak memenuhi asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.4 Hasil Uji Normalitas dengan P-Plot
Setelah Transformasi Data
Sumber: Output SPSS, diolah Penulis, 2012 Berdasarkan Grafik Normal P-Plot diatas, dapat dilihat
bahwa titik-titik menyebar digaris diagonal tidak berpencar jauh dari garis diagonal maka grafik Normal P-Plot ini dinyatakan
berdistribusi normal sehingga memenuhi asumsi normalitas.
4.2.2.2 Uji Multikolienaritas
Uji Multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah secara variabel bebas memiliki hubungan yang sempurna atau
Universitas Sumatera Utara
tidak. Syarat diterimanya model regresi berganda apabila antara variabel bebas tidak mengandung korelasi yang sempurna.
Pengujian multikolinearitas dapat dilihat dari nilai variance inflation factor VIF berdasarkan hasil output SPSS, apabila nilai
VIF 10 dan nilai tolerance lebih besar dari 0.10 dapat disimpulkan bahwa tidak adanya multikolinearitas.
Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
5.535 .477
11.609 .000
LN DER -.227
.173 -.221
-1.314 .195
.381 2.623
LN DAR .248
.235 .187
1.054 .297
.343 2.912
LN LDER -.231
.105 -.304
-2.204 .032
.567 1.762
LN ROE .361
.130 .402
2.776 .008
.515 1.941
LN GR .083
.089 .111
.932 .356
.766 1.305
LN PER -.204
.095 -.299
-2.158 .036
.564 1.772
LN EPS -.056
.051 -.139
-1.106 .274
.687 1.455
LN DPS .075
.050 .194
1.481 .145
.629 1.589
a. Dependent Variable: LN HARGA SAHAM
Sumber: Output SPSS, diolah Penulis, 2012 Berdasarkan tabel diatas dapat disimpulkan bahwa
penelitian ini bebas dari adanya multikolinearitas. Hal tersebut dapat dilihat dengan membandingkan dengan nilai Tolerance lebih
besar dari 0.10 dan nilai VIF dari setiap variabel independen lebih
Universitas Sumatera Utara
kecil dari 10. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas antar variabel independen dalam
model regresi.
4.2.2.3. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem
autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Adapun
kriteria untuk mengetahui terjadi atau tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut :
1. Jika nilai D-W dibawah -2 maka terjadi autokorelasi positif. 2. Jika nilai D-W diantara -2 sampai +2 maka tidak terjadi
autokorelasi. 3. Jika nilai D-W diatas +2 maka terjadi autokorelasi negatif
Sunyoto, 2005:91. Hasil uji autokorelasi dilihat pada tabel dibawah ini.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 .694
a
.481 .395
.74759 1.578
a. Predictors: Constant, LN DPS, LN LDER, LN ROE, LN GR, LN EPS, LN PER, LN DER, LN DAR
b. Dependent Variable: LN HARGA SAHAM
Sumber: Output SPSS, diolah Penulis, 2012
Berdasarkan tabel diatas pada kolom Durbin Watson, dapat dilihat bahwa nilai Durbin Watson sebesar 1.578 yang
menunjukkan tidak ada autokorelasi karena nilainya berada diantara -2 dan 2, yang mengartikan bahwa angka Durbin Watson
lebih besar dari -2 dan lebih kecil dari 2. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi positif maupun negatif.
4.2.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian residual pada
semua pengamatan di dalam model regresi. Regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heteroskedastisitas. hasil dari uji
heteroskedastisitas dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.5 Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Scatterplot
Sumber: Output SPSS, diolah Penulis, 2012 Dari grafik Scatterplot tersebut dapat dilihat bahwa
penyebaran residual adalah tidak teratur. Hal tersebut dapat dilihat pada titik-titik atau plot yang menyebar di atas dan di bawah angka
nol pada sumbu Y dan tidak membentuk suatu pola tertentu. Dengan demikian, dapat disimpulkan adalah tidak terjadi
heteroskedastisitas atau persamaan regresi memenuhi asumsi heteroskedastisitas.
4.2.3. Pengujian Hipotesis 4.2.3.1. Hasil Analisis Regresi Berganda
Analisa regresi linier berganda untuk menguji sejauh mana dan arah pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel
dependen. Variabel independen dalam penelitian ini adalah Debt to
Universitas Sumatera Utara
Equity Ratio DER, Debt to Asset Ratio DAR, Longterm Debt to Equity Ratio LDER, Return on Equity Ratio ROE, Growth in
Revenue GR, Price Earning Ratio PER, Earning per Share EPS, Devidend per Share DPS. Adapun hasil pengolahan data
dengan analisis regresi dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.6 Hasil Analisis Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
5.535 .477
11.609 .000
LN DER -.227
.173 -.221
-1.314 .195
.381 2.623
LN DAR .248
.235 .187
1.054 .297
.343 2.912
LN LDER -.231
.105 -.304
-2.204 .032
.567 1.762
LN ROE .361
.130 .402
2.776 .008
.515 1.941
LN GR .083
.089 .111
.932 .356
.766 1.305
LN PER -.204
.095 -.299
-2.158 .036
.564 1.772
LN EPS -.056
.051 -.139
-1.106 .274
.687 1.455
LN DPS .075
.050 .194
1.481 .145
.629 1.589
a. Dependent Variable: LN HARGA SAHAM
Sumber: Output SPSS, diolah Penulis, 2012
Berdasarkan perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan SPSS 17.0 diatas maka didapat persamaan regresi
linier berganda, model regresi sebagai berikut: Y= 5.535-0.227X1+0.248X2-0.231X3+0.361X4+0.083X5
- 0.204X6-0.056X7+0.075X8+e
Universitas Sumatera Utara
Keterangan: Y
= Harga saham closing price per tahun X
1
= DER X
2
= DAR X
3
= LDER
X
4
= ROE X
5
= GR X
6
=PER X
7
=EPS X
8
=DPR e
= Tingkat kesalahan pengganggu Berdasarkan persamaan regresi tersebut dapat dianalisis
pengaruh masing-masing variabel independen terhadap harga saham, yaitu:
• Nilai B Constant a= 5.535 Nilai konstansta ini menunjukkan bahwa apabila tidak dipengaruhi
nilai variabel independen maka harga saham yang terbentuk adalah 5.535 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap.
• Nilai Koefisien DER X1= -0.227 Koefisien regresi ini bertanda negatif yaitu sebesar -0.227 artinya
setiap terjadi peningkatan satu satuan variabel DER maka akan menurunkan harga saham sebesar -0.227 dengan asumsi variabel
lain dianggap tetap.
Universitas Sumatera Utara
• Nilai Koefisien DAR X2 = 0.248 Koefisien regresi ini bertanda positif yaitu sebesar 0.248 artinya
apabila terjadi peningkatan satu satuan variabel DAR maka akan meningkatkan harga saham sebesar 0.248 dengan asumsi variabel
lain dianggap tetap. • Nilai Koefisien LDER X3 = -0.231
Koefisien regresi ini bertanda negatif sebesar -0.231 artinya setiap terjadi peningkatan satu satuan variabel LDER maka akan
menurunkan harga saham sebesar -0.231 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap.
• Nilai Koefisien ROE X4 = 0.361 Koefisien regresi ini bertanda positif yaitu sebesar 0.361 artinya
apabila terjadi peningkatan satu satuan variabel ROE maka akan meningkatkan harga saham sebesar 0.361 dengan asumsi variabel
lain dianggap tetap. • Nilai Koefisien GR X5 = 0.083
Koefisien ini bertanda positif yaitu sebesar 0.083 artinya apabila terjadi peningkatan satu satuan variabel GR maka akan
meingkatkan harga saham sebesar 0.083 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap.
• Nilai Koefisien PER X6 = -0.204 Koefisien ini bertanda negatif yaitu sebesar -0.204 artinya apabila
terjadi peningkatan satu satuan variabel PER maka akan
Universitas Sumatera Utara
menurunkan harga saham sebesar -0.204 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap.
• Nilai Koefisien EPS X7 = -0.056 Koefisien ini bertanda negatif yaitu sebesar -0.056 artinya apabila
terjadi peningkatan satu satuan variabel EPS maka akan menurunkan harga saham sebesar -0.056 dengan asumsi variabel
lain dianggap tetap. • Nilai Koefisien DPS X8 = 0.075
Koefisien ini bertanda positif yaitu sebesar 0.075 artinya apabila terjadi peningkatan satu satuan variabel DPS maka akan
meningkatkan harga saham sebesar 0.075 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap.
4.2.3.1 Uji Hipotesis secara Parsial
Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen. Jika
nilai signifikan dari suatu variabel independen 0.05, maka variabel tersebut berpengaruh signifikan secara parsial terhadap variabel
dependen. Sebaliknya, apabila nilai signifikan dari suatu variabel independen 0.05, maka variabel tersebut tidak berpengaruh
signifikan secara parsial terhadap variabel dependen. Berikut ini merupakan hasil uji signifikan parsial uji-t yaitu:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.7 Uji t
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
5.535 .477
11.609 .000
LN DER -.227
.173 -.221
-1.314 .195
LN DAR .248
.235 .187
1.054 .297
LN LDER -.231
.105 -.304
-2.204 .032
LN ROE .361
.130 .402
2.776 .008
LN GR .083
.089 .111
.932 .356
LN PER -.204
.095 -.299
-2.158 .036
LN EPS -.056
.051 -.139
-1.106 .274
LN DPS .075
.050 .194
1.481 .145
a. Dependent Variable: LN HARGA SAHAM
Sumber: Output SPSS, diolah Penulis, 2012
Berdasarkan tabel uji t di atas dapat menjelaskan pengaruh variabel independen secara pasial sebagai berikut:
H1: Debt to Equity Ratio DER berpengaruh signifikan terhadap harga
saham.
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai signifikansi sebesar 0.195 0.05 dan nilai t
hitung
sebesar -1.314 t
tabel
sebesar 1.989 artinya secara parsial debt to equity ratio tidak berpengaruh
signifikan terhadap harga saham. Dimana Ho diterima dan Ha ditolak artinya jika variabel debt to equity ratio ditingkatkan satu
satuan maka variabel harga saham tidak akan menurun sebesar 0.227.
Universitas Sumatera Utara
H2: Debt to Asset Ratio DAR berpengaruh signifikan terhadap harga
saham.
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai signifikansi sebesar 0.2970.05 dan nilai t
hitung
sebesar 1.054 t
tabel
sebesar 1.989
artinya secara parsial debt to asset ratio tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Dimana Ho diterima dan Ha
ditolak artinya jika variabel debt to asset ratio ditingkatkan satu satuan maka variabel harga saham tidak akan meningkat sebesar
0.248. H3: Longterm Debt to Equity Ratio LDER berpengaruh signifikan
terhadap
harga saham.
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai signifikansi sebesar 0.0320.05 dan t
hitung
sebesar -2.204 t
tabel
sebesar 1.989 artinya secara parsial longterm debt to equity ratio berpengaruh
signifikan terhadap harga saham. Dimana Ho ditolak dan Ha diterima artinya jika variabel longterm debt to equity ratio
ditingkatkan satu satuan maka variabel harga saham akan menurun sebesar 0.231.
H4:Return on Equity ratio ROE berpengaruh signifikan terhadap harga saham.
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai signifikansi sebesar 0.008 0.05 dan t
hitung
sebesar -2.204 t
tabel
sebesar 1.989
Universitas Sumatera Utara
artinya secara parsial return on equity ratio berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Dimana Ho ditolak dan Ha diterima artinya
jika variabel return on equity ratio ditingkatkan satu satuan maka variabel harga saham akan meningkat sebesar 0.361.
H5: Growth in Revenue ratio GR berpengaruh signifikan terhadap harga saham.
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai signifikansi sebesar 0.356 0.05 dan t
hitung
sebesar 0.932 t
tabel
sebesar 1.989 artinya secara parsial growth in revenue ratio tidak berpengaruh
signifikan terhadap harga saham. Dimana Ho di tolak dan Ha diterima artinya jika variabel growth in revenue ratio ditingkatkan
satu satuan maka variabel harga saham tidak akan meningkat sebesar 0.083.
H6: Price Earning RatioPER berpengaruh signifikan terhadap harga saham.
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai signifikansi 0.036 0.05 dan t
hitung
sebesar -2.158 t
tabel
sebesar 1.989 artinya secara parsial price earning ratio berpengaruh signifikan
terhadap harga saham. Dimana Ho ditolak dan Ha diterima artinya variabel price earning ratio ditingkatkan satu satuan maka variabel
harga saham akan menurun sebesar -0.204.
Universitas Sumatera Utara
H7: Earning Per Share EPS berpengaruh signifikan terhadap harga saham.
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai signifikansi sebesar 0.274 0.05 dan t
hitung
sebesar -1.106 t
tabel
sebesar 1.989 artinya secara parsial earning per share ratio tidak berpengaruh
terhadap harga saham. Dimana Ho diterima dan Ha ditolak artinya variabel earning per share ditingkatkan satu satuan maka variabel
harga saham tidak akan menurun sebesar -0.056. H8:Dividend Per Share DPS berpengaruh signifikan terhadap harga
saham. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai signifikansi
sebesar 0.145 0.05 dan t
hitung
sebesar 1.481 t
tabel
sebesar 1.989artinya secara parsial dividend per share ratio tidak
berpengaruh terhadap harga saham. Dimana Ho diterima dan Ha ditolak artinya variabel dividend per share ditingkatkan satu satuan
maka variabel harga saham tidak akan meningkat sebesar 0.75.
4.2.3.5 Uji Signifikansi Simultan Uji F
Uji F dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel independen yang diteliti mempunya pengaruh secara simultan
bersama-sama terhadap harga saham. Jika nilai signifikansinya 0.05 maka variabel independen secara simultan bersama-sama
memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Jika
Universitas Sumatera Utara
nilai signifikansinya 0.05 maka variabel independen secara simultan tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel
dependen. Berikut ini merupakan hasil dari uji signifikansi simultan uji F yaitu:
Tabel 4.8 Uji F
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
24.880 8
3.110 5.564
.000
a
Residual 26.827
48 .559
Total 51.707
56 a. Predictors: Constant, LN DPS, LN LDER, LN ROE, LN GR, LN EPS, LN PER, LN DER, LN
DAR b. Dependent Variable: LN HARGA SAHAM
Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2012
H9: Struktur modal dan kinerja keuangan berpengaruh signifikan terhadap harga saham secara simultan.
Berdasarkan tabel ANOVA hasil uji F di atas pada kolom F, F kolom sebesar 5.564 dengan tingkat signifikan 0.000 0.05 dan
di lihat dari F hitung F tabel yaitu 5.564 2.054 maka disimpulkan bahwa sturktur modal dan kinerja keuangan memiliki
pengaruh terhadap harga saham.
4.3. Pembahasan
Hasil penelitian dengan menggunakan data perusahaan property dan real estate mulai tahun 2009 sampai dengan tahun 2009 menunjukkan bahwa secara
parsial variabel independen LDER, ROE, dan PER berpengaruh signifikan
Universitas Sumatera Utara
terhadap variabel dependen harga saham, sedangkan variabel DER, DAR, GR, EPS, dan EPS tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen harga
saham. Debt to Equity Ratio DER secara parsial memiliki pengaruh yang negatif
dan tidak signifikan terhadap perubahan harga saham, yang ditunjukkan oleh nilai signifikansi dari DER sebesar sebesar 0.195 0.05 dan nilai t
hitung
sebesar -1.314 t
tabel
sebesar 1.989. Hal ini menunjukkan bahwa variabel DER tidak dapat digunakan untuk memprediksi harga saham perusahaan property dan real estate
yang terdaftar di BEI tahun 2009-2011. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian oleh Citra 2010 dan Cory 2010 yang menunjukkan bahwa DER
secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Debt to Asset Ratio DAR secara persial memiliki pengaruh positif dan
tidak signifikan terhadap perubahan harga saham, yang ditunjukkan oleh nilai signifikansi sebesar 0.2970.05 dan nilai t
hitung
sebesar 1.054 t
tabel
sebesar 1.989. Hal ini menunjukkan bahwa variabel DAR tidak dapat digunakan untuk
memprediksi harga saham perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEI tahun 2009-2011.
Longterm Debt to Equity LDER secara parsial memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap perubahan harga saham, yang ditunjukkan oleh nilai
signifikansi sebesar 0.0320.05 dan t
hitung
sebesar -2.204 t
tabel
sebesar 1.989. Hal ini menunjukkan bahwa variabel LDER dapat digunakan untuk memprediksi
harga saham perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEI tahun 2009-2011. Hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh
Universitas Sumatera Utara
Cory 2010 yang menunjukkan bahwa LDER secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham.
Return on Equity ROE secara parsial memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap perubahan harga saham, yang ditunjukkan oleh nilai
signifikansi sebesar 0.008 0.05 dan t
hitung
sebesar -2.204 t
tabel
sebesar 1.989. Hal ini menunjukkan bahwa variabel ROE dapat digunakan untuk memprediksi
harga saham perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEI tahun 2009-2011. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh
Citra 2010 dan Rudhyono 2010 yang menunjukkan bahwa ROE secara parsial berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Penelitian ini juga berbeda dengan
penelitian yang dilakukan oleh Cory2010 dan Yesika 2009 yang menunjukkan bahwa ROE secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham.
Growth in Revenue GR secara parsial memiliki positif dan tidak signifikan terhadap perubahan harga saham, yang ditunjukkan oleh nilai
signifikansi sebesar 0.356 0.05 dan t
hitung
sebesar 0.932 t
tabel
sebesar 1.989. Hal ini menunjukkan bahwa variabel GR tidak dapat digunakan untuk
memprediksi harga saham perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEI tahun 2009-2011.
Price Earning Ratio PER secara parsial memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap perubahan harga saham, yang ditunjukkan oleh nilai
signifikansi 0.036 0.05 dan t
hitung
sebesar -2.158 t
tabel
sebesar 1.989. Hal ini menunjukkan bahwa variabel PER dapat digunakan untuk memprediksi harga
saham perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEI tahun 2009-
Universitas Sumatera Utara
2011. Hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Citra2010 dan Cory 2010 yang menunjukkan bahwa PER secara parsial tidak
berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Earning per Share EPS secara parsial memiliki pengaruh negatif dan
tidak signifikan terhadap harga saham, yang ditunjukkan oleh nilai signifikansi 0.274 0.05 dan t
hitung
sebesar -1.106 t
tabel
sebesar 1.989. Hal ini menunjukkan bahwa variabel EPS tidak dapat digunakan untuk memprediksi harga saham
perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEI tahun 2009-2011. Hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Rudhyono 2010
dan Yesika 2009 yang menunjukkan bahwa EPS secara parsial berpengaruh signifikan terhadap harga saham.
Devidend per Share DPS secara parsial memiliki pengaruh positif dan tidak signifikan terhadap perubahan harga saham, yang ditunjukkan oleh nilai
signifikansi 0.145 0.05 dan t
hitung
sebesar 1.481 t
tabel
sebesar 1.989. Hal ini menunjukkan bahwa variabel DPS tidak dapat digunakan untuk memprediksi
harga saham perusahaan property dan real estate yang terdaftar di BEI tahun 2009-2011.
Hasil Pengujian variabel secara simultan uji F menunjukkan bahwa variabel DER, DAR, LDER, ROE, GR, PER, EPS, DPS berpengaruh signifikan
terhadap harga saham. Hal ini ditunjukkan dengan nilai signifikansi sebesar 0.000 0.05 dan di lihat dari F hitung F tabel yaitu 5.564 2.054. Harga saham juga
dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti kondisi ekonomi secara keseluruhan, pengumuman laporan keuangan dan data keuangan lainnya, faktor psikologis
Universitas Sumatera Utara
pembeli saham, permintaan dan penawaran, tingkat suku bunga, harga komoditas, inflasi, peraturan perpajakan, kebijakan pemerintah, kurs valuta asing, tingkat
bunga pinjaman luar negeri, kondisi ekonomi internasional, jumlah uang yang beredar, dan sebagainya. Hal ini dapat dilihat dari besarnya nilai pengaruh rasio
keuangan ditunjukkan oleh nilai adjusted R square = 0.395 yaitu persentase pengaruh rasio DER, DAR, LDER, ROE, GR, PER, EPS, DPS terhadap harga
saham perusahaan property dan real estate adalah sebesar 39.5 sehingga variabel lain diluar rasio tersebut faktor eksternal yang menjelaskan variasi
harga saham perusahaan property dan real estate di Bursa Efek Indonesia secara menyeluruh adalah sebesar 60.5.
Universitas Sumatera Utara
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
