Pengaruh Current Ratio (CR), Return On Equity (ROE), Arus Kas dari Aktivitas Operasi (CFOD) dan Ukuran Perusahaan (Firm Size) Terhadap Return Saham Pada Perusahaan Real Estate dan Property Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Lampiran 1 Data Variabel Penelitian Tahun 2007

No. TAHUN Emiten CR ROE CFOD FS RS

1 2007 ASRI 1,54 0,01 0,06 28,72 2,00

2 2007 BAPA 0,13 0,03 -0,06 25,65 1,00 3 2007 BSDE 0,85 0,08 -0,02 28,91 5,00

4 2007 COWL 1,67 0,07 0,09 26,15 1,02

5 2007 CTRP 11,81 0,03 0,27 28,89 1,05

6 2007 CTRS 2,53 0,14 0,06 28,28 0,65

7 2007 DART 0,23 0,20 -0,09 28,55 0,20

8 2007 DILD 1,38 0,02 0,02 28,33 4,23

9 2007 DUTI 0,78 0,03 0,10 29,14 0,94

10 2007 ELTY 3,14 0,03 -0,59 29,37 3,18 11 2007 GMTD 0,75 0,09 -0,06 26,35 1,00 12 2007 JRPT 1,18 0,10 0,13 28,28 15,30 13 2007 KARK 0,54 0,05 -0,05 25,73 4,00

14 2007 LAMI 1,30 0,02 0,31 27,18 2,00

15 2007 LPCK 2,58 0,02 0,00 27,88 2,25

16 2007 LPKR 1,44 0,08 -0,02 29,99 0,64 17 2007 MDLN 0,71 0,04 -0,25 28,19 0,40

18 2007 PUDP 1,56 0,03 0,37 26,26 1,52

19 2007 RBMS 4,93 0,01 0,31 26,12 2,34

20 2007 SMRA 0,76 0,11 0,07 28,74 0,61

Lampiran 2 Data Variabel Penelitian Tahun 2008

No. TAHUN Emiten CR ROE CFOD FS RS 21 2008 ASRI 1,74 0,03 0,0438 28,75 0,50 22 2008 BAPA 0,29 0,01 0,12 25,57 1,00 23 2008 BSDE 1,37 0,11 0,25 29,11 0,20 24 2008 COWL 1,98 0,06 0,15 26,06 0,48 25 2008 CTRP 9,66 0,06 0,67 28,92 0,22 26 2008 CTRS 1,83 0,10 0,16 28,40 0,34 27 2008 DART 0,25 0,16 -0,12 28,65 5,00 28 2008 DILD 1,19 0,01 0,01 28,38 0,54 29 2008 DUTI 1,12 0,02 0,16 29,14 0,55 30 2008 ELTY 2,49 0,06 -0,34 29,75 0,16 31 2008 GMTD 0,76 0,09 0,01 26,38 1,00 32 2008 JRPT 1,10 0,12 0,10 28,42 0,33 33 2008 KARK 3,05 0,01 -1,32 26,98 1,50 34 2008 LAMI 1,24 0,05 0,18 27,18 0,57 35 2008 LPCK 2,08 0,03 0,08 27,97 0,78 36 2008 LPKR 1,43 0,08 -0,03 30,10 0,14 37 2008 MDLN 0,92 0,00 0,30 28,24 4,55 38 2008 PUDP 1,94 0,02 0,38 26,26 1,56 39 2008 RBMS 8,10 0,01 -0,22 25,50 1,32 40 2008 SMRA 1,12 0,06 0,00 28,92 0,15 Jumlah 43,67 1,09 0,58 558,68 20,88

Lampiran 3 Data Variabel Penelitian Tahun 2009

No. TAHUN Emiten CR ROE CFOD FS RS

41 2009 ASRI 1,69 0,05 0,08 28,90 1,00

42 2009 BAPA 0,64 0,13 0,37 25,63 1,00

43 2009 BSDE 1,51 0,13 0,23 29,16 5,50

44 2009 COWL 2,16 0,10 0,24 26,06 0,63

45 2009 CTRP 11,94 0,02 0,64 28,93 1,94

46 2009 CTRS 1,89 0,04 0,04 28,45 1,00

47 2009 DART 0,29 0,05 -0,03 28,80 1,00

48 2009 DILD 1,33 0,02 0,02 28,39 1,00

49 2009 DUTI 1,31 0,09 0,20 29,12 1,00

50 2009 ELTY 1,57 0,03 -0,06 30,08 5,00

51 2009 GMTD 0,83 0,13 0,08 26,45 1,00

52 2009 JRPT 1,12 0,14 0,01 28,58 0,55

53 2009 KARK 1,05 0,02 0,47 27,38 0,67

54 2009 LAMI 1,27 0,07 0,07 27,14 1,47

55 2009 LPCK 1,76 0,05 0,06 28,07 1,00

56 2009 LPKR 1,40 0,08 0,02 30,13 2,50

57 2009 MDLN 0,80 0,00 0,20 28,20 1,00

58 2009 PUDP 1,85 0,03 -0,02 26,31 1,00 59 2009 RBMS 21,09 0,00 0,05 25,50 2,50

60 2009 SMRA 0,89 0,10 0,21 29,13 7,75

Lampiran 4 Data Variabel Penelitian Tahun 2010

No. TAHUN Emiten CR ROE CFOD FS RS 61 2010 ASRI 1,42 0,13 0,37 29,15 1,00 62 2010 BAPA 0,84 0,17 0,25 25,64 1,00 63 2010 BSDE 1,42 0,06 0,18 30,09 0,13 64 2010 COWL 1,40 0,06 0,08 26,31 1,00 65 2010 CTRP 7,82 0,05 0,60 28,97 1,00 66 2010 CTRS 1,58 0,06 0,09 28,59 1,00 67 2010 DART 0,37 0,04 0,03 28,57 1,00 68 2010 DILD 3,99 0,10 -0,29 29,16 1,00 69 2010 DUTI 1,41 0,10 0,18 29,18 1,00 70 2010 ELTY 2,31 0,05 -0,34 30,47 1,00 71 2010 GMTD 0,94 0,22 0,21 26,61 1,00 72 2010 JRPT 1,16 0,16 0,39 28,82 1,00 73 2010 KARK 7,73 0,04 0,09 28,72 1,00 74 2010 LAMI 1,33 0,09 0,09 27,13 1,00 75 2010 LPCK 1,51 0,12 0,22 28,14 1,00 76 2010 LPKR 1,75 0,07 -0,09 30,41 1,00 77 2010 MDLN 0,73 0,03 -0,04 28,34 1,00 78 2010 PUDP 1,60 0,05 0,06 26,38 2,50 79 2010 RBMS 12,79 0,00 0,40 25,49 3,50 80 2010 SMRA 2,61 0,11 0,16 29,45 0,57 Jumlah 54,71 1,69 2,67 565,62 22,70

Lampiran 5 Data Variabel Penelitian Tahun 2011

No. TAHUN Emiten CR ROE CFOD FS RS

81 2011 ASRI 1,11 0,22 0,44 28,90 1,00

82 2011 BAPA 0,83 0,07 0,06 24,72 1,00

83 2011 BSDE 1,99 0,10 0,22 29,61 1,00

84 2011 COWL 5,39 0,20 0,48 26,45 1,00

85 2011 CTRP 2,74 0,04 0,01 27,65 1,00

86 2011 CTRS 3,32 0,08 0,17 28,21 1,00

87 2011 DART 0,51 0,03 -0,02 27,39 1,00 88 2011 DILD 1,57 0,04 -0,12 28,41 1,00

89 2011 DUTI 4,36 0,10 0,23 28,63 1,00

90 2011 ELTY 1,41 0,00 -0,19 28,59 1,00 91 2011 GMTD 23,95 0,28 0,28 26,37 1,00 92 2011 JRPT 20,92 0,18 0,14 28,32 1,00 93 2011 KARK 18,46 0,02 0,22 28,05 1,00 94 2011 LAMI 11,68 0,13 0,16 26,74 1,00

95 2011 LPCK 3,44 0,31 0,39 28,04 1,00

96 2011 LPKR 3,05 0,05 0,04 30,30 1,00

97 2011 MDLN 0,95 0,08 0,13 27,53 1,00

98 2011 PUDP 4,88 0,09 0,46 25,48 1,00

99 2011 RBMS 16,58 0,13 0,06 24,26 1,00 100 2011 SMRA 2,49 0,16 0,13 29,09 1,00 Jumlah 129,64 2,33 3,32 552,72 20,00

DAFTAR PUSTAKA

Brealey, R.A dan Myera, S. C. 2008. Principles of Corporate Finance.

International Edition. Boston MA: Mc Graw Hill.

Brigham. F. Eugene, J.F. Houston, 2006. Dasar-DasarManajemen Keuangan, Edisi Kesepuluh, Buku Satu, Terjemahan Ali Akbar Yulianto, Penerbit Salemba Empat, Jakarta.

.

Dyckman, R. Thomas, Roland E. Dukes and Charles J. Davis, 2000. Akuntansi Intermadiate, Jilid II, Edisi Ketiga, Erlangga, Jakarta.

Erlina dan Sri Mulyani, 2008. Metode Penelitian Bisnis : Untuk Akuntansi dan Manajemen, Edisi Pertama, USU Press, Medan.

Ghozali, Imam, 2005. Aplikasi Analisis Multivariabel dengan Program SPSS. Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.

http: // www. idx. co.id / Listedcompanies / Report Document / tabid / 91 / Language / id. ID / Default. Aspx. Diakses pada tanggal 12 Januari 2011 jam 22.00 WIB.

Harahap, Sofyan Safry, 2007. Teori Akuntansi. Edisi Revisi, PT Raja Grafindo Persada, Jakarta.

Ikatan Akuntan Indonesia, 2009. Standar Akuntansi Keuangan. Penerbit Salemba Empat.

Jogiyanto, Hartono 2006. Teori Portfolio dan Analisis Investasi”, BPFE-UGM. Yogyakarta.

Kasmir, 2008. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya, Edisi keenam, PT Raja Grafindo Persada, Jakarta.

Munte. Mei Hotma Mariati. 2009. “Pengaruh Faktor Fundamental Terhadap Return Saham Pada Perusahaan Manufaktur Yang terdaftar Di BEI”. Skripsi: Universitas Sumatera Utara.

Riyanto, Bambang, 2006. Dasar-dasar Pembelanjaan Perusahaan. Edisi 4. BPFE-UGM, Yogyakarta.

Rochaety, Ety, Ratih Tresnati, dan Abdul Madjid Latief, 2007. Metodologi Penelitian Bisnis: Dengan Aplikasi SPSS. Edisi Pertama, Penerbit Mitra Wacana Media, Jakarta.

Stice, Earl K, James D. Stice, K, Fred Skousen, 2004. Akuntansi Keuangan Menengah, Jilid I, Salemba Empat.

Suad Husnan dan Enny Pudjiastuti.(2006). Dasar – Dasar Manajemen Keuangan,Cetakan Kelima, UPP.STIM.YKPN, Yogyakarta.

Suardana. Ketut Alit. “Pengaruh Rasio CAMEL Terhadap Return Saham pada Perbankan yang terdaftar di BEJ tahun 2003-2005”. Skripsi: Universitas Udayana.

Sugiyono, 2007. Metode Penelitian Bisnis, Cetakan Kesembilan, CVAlfabeta, Bandung.

Ulupui. I.G.K.A. “Analisis Pengaruh Rasio Likuiditas, Leverage, Aktivitas dan Profitabilitas Terhadap Return Saham Studi Pada Perusahaan Makanan dan Minuman dengan Kategori Industri Barang Konsumsi di BEJ”. Skripsi: Universitas Udayana.

Umar, Husein, 2003. Metode Riset Akuntansi Terapan, Edisi Pertama, Cetakan Pertama, Ghalia Indonesia, Jakarta.

Van Horne, James C. Financial Management & Policy, twelfth edition, New Jersey: Prentice Hall International, 2005.

Veno, Ajie. 2003. Kandungan Informasi Pelaporan Kerugian & Hubungannya dengan Pergerakan Return Saham di BEJ. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia, Vol 6, No.2.

BAB III

METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian

Jenis penelitian ini merupakan kerangka kerja untuk merinci hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat dalam suatu penelitian. Desain penelitian yang digunakan dalam hal ini adalah penelitian asosiatif kausal. Penelitian asosiatif kausal merupakan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih (Sugiyono, 2007:11). Hubungan kausal adalah hubungan sebab akibat antara variabel independen dengan dependen (Rochaety, 2007:28). Dengan kata lain desain kausal berguna untuk mengukur hubungan-hubungan antar variabel riset atau berguna untuk menganalisis bagaimana suatu variabel mempengaruhi variabel yang lain.

3.2 Tempat dan Waktu Penelitian

Sebagaimana telah disebutkan sebelumnya, penelitian ini dilakukan terhadap perusahaan sektor real estate dan property di Indonesia. Pengamatan dilakukan selama tiga tahun berturut-turut, yaitu 2007, 2008, 2009, 2010 dan 2011. Pemilihan periode penelitian dengan pertimbangan ketersediaan data mutakhir. 3.3 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Variabel

3.3.1 Variabel Independen

Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Current Ratio (CR), Return on Equity (ROE), Arus Kas dari Aktivitas Operasi (CFOD) dan Ukuran Perusahaan (Firm Size).

Variabel independen menurut Erlina dan Mulyani (2008:43) adalah “variabel yang dapat mempengaruhi perubahan dalam variabel dependen dan mempunyai hubungan positif maupun negatif bagi variabel dependen lainnya”. adalah “variabel yang mempengaruhi variabel terikat secara positif dan negatif”. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah

Current Ratio (CR), Return on Equity (ROE), Arus Kas dari Aktivitas Operasi (CFOD) dan Ukuran Perusahaan (Firm Size).

a. Current Ratio (CR)

CR adalah rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya dengan aktiva lancar yang dimiliki. Rasio ini menunjukkan seberapa cepat aktiva lancar dapat dikonversi menjadi kas untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya.

Current ratio dihitung dengan membagi aktiva lancar (Current asset)

dengan kewajiban lancar (current liabilities), (Brigham, 2006). Aktiva Lancar

Rasio Lancar = x 100% = ...% Utang Lancar

b. Return On Equity (ROE)

Return on Equity adalah rasio untuk mengukur seberapa efektif perusahaan memenfaatkan kontribusi pemilik dan atau seberapa efektifnya perusahaan memanfaatkan sumber-sumber lain untuk kepentingan pemilik. Rumus untuk menghitung ROE yaitu dengan membagi laba bersih dengan total ekuitas.

Laba Bersih

Return On Equity = x 100% = ...% Total Ekuitas

c. Arus Kas Dari Aktivitas Operasi(CFOD)

Cash Flow to Debt adalah rasio untuk menukur arus kas dari aktivitas operasi dalam hubungannya dengan hutang. Ini berarti rasio ini mengukur kemampuan perusahaan untuk membayar hutang dengan kas yang diterima perusahaan dari kegiatan operasional perusahaan. Rasio ini diperoleh dengan membagi cash flow from operation dengan total liabilities (Brigham,2006).

CFO

CFOD = x 100% = ...%

Total Utang

d. Ukuran Perusahaan (Firm Size)

Ukuran perusahaan diperoleh dengan melogaritmanaturalkan nilai toatal asset dari emiten. Beberapa perusahaan melihat size perusahaan dari total asset sementara perusahaan lain menggunakan pendapatan dan ukuran pasar. Pada penelitian ini menggunakan total asset sebagai ukuran perusahaan yaitu seluruh aktiva yang dimiliki perusahaan yang terdiri dari aktiva lancar dan aktiva tetap. Total asset yang besar akan meningkatkan efisiensi dari perusahaan dan memberikan prospek pertumbuhan perusahaan dimasa depan.

3.3.2 Variabel Dependen

Variabel dependen atau variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi oleh variabel bebas. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah

return saham perusahaan dari setiap perusahaan yang terpilih menjadi sampel. Return saham merupakan suatu indikator mengenai kemampuan perusahaan untuk tingkat pengembalian saham.

Penelitian ini menggunakan return saham satu periode ke depan sehingga perhitungan return saham merupakan hasil bagi antara selisih harga saham periode tahun depan dengan harga saham periode saat ini dibagi harga saham periode saat ini dengan rumus:

Rt+1 - Rt

Return Saham = Rt

3.4 Populasi dan Sampel Penelitian

Menurut Rochhaety (2007:63), ”populasi adalah sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang mempunyai karakteristik tertentu”. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan real estate dan property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yaitu selama tahun 2007-2011 yaitu yang berjumlah 50 perusahaan.

Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki populasi tersebut, sebagimana dikemukan oleh Sugiyono (2007:73). Teknik pengumpulan sampel yang digunakan adalah Purposive Sampling, yang merupakan teknik penentuan sampel anggota populasi dengan pertimbangan atau kriteria tertentu, Sugiyono (2007:78). Menurut Erlina dan Mulyani (2008:74) “sampel yang diambil dari populasi harus benar-benar representatif atau mewakili, jika sampel kurang representative maka

mengakibatkan nilai yang dihitung dari sampel tidak cukup tepat untuk menduga nilai populasi sesungguhnya”.

Kriteria pengambilan sampel yang ditetapkan dalam penelitian ini oleh peneliti adalah sebagai berikut :

1. Perusahaan real estate dan propertyyang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan tidak keluar (delisting) pada tahun 2007-2011,

2. Perusahaan real estate dan property tersebut menerbitkan laporan keuangan yang lengkap terutama laporan laba rugi dan neraca yang telah diaudit periode tahun 2007-2011,

3. Perusahaan real estate dan property tersebut memiliki data yang lengkap sesuai dengan variabel yang diteliti.

Berdasarkan teknik pengmbilan sampel tersebut, maka sampel yang diambil dalam penelitian ini adalah 20 perusahaan real estate dan property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2007-2011.

Tabel 3.1

Data Populasi dan Sampel Perusahaan Real Estate dan Property yang Terdaftar di BEI Periode 2007-2011

No. Kode Nama Perusahaan Kriteria Sampel 1 2 3

1 ASRI PT Alam Sutera Realty Tbk √ √ √ 1

2 BAPA PT Bekasi Asri Pemula Tbk √ √ √ 2

3 BIPP PT Bhuwanatala Indah Permai Tbk √ √ - - 4 BKDP PT Bukit Darmo Property Tbk √ √ - - 5 BKSL PT Bukit Sentul (Sentul City) Tbk √ √ - - 6 BMSR PT Bintang Mitra Semestaraya Tbk √ √ - -

7 BSDE PT Bumi Serpong Damai Tbk √ √ √ 3

8 CKRA PT Citra Kebun Raya Agri Tbk √ √ - -

9 COWL PT Cowell Development Tbk √ √ √ 4

10 CTRA PT Ciputra DevelopmentTbk √ √ -

No. Kode Nama Perusahaan Kriteria Sampel 1 2 3

12 CTRS PT Ciputra Surya Tbk √ √ √ 6

13 DART PT Duta Anggada Realty Tbk √ √ √ 7

14 DGIK PT Duta Graha Indah Tbk √ √ - -

15 DILD PT Intiland Development Tbk √ √ √ 8

16 DUTI PT Duta Pertiwi Tbk √ √ √ 9

17 ELTY PT Bakrieland Development Tbk √ √ √ 10 18 GMTD PT Gowa Makassar Tourism Development Tbk √ √ √ 11 19 GPRA PT Perdana Gapuraprima Tbk √ √ - - 20 INPP PT Indonesian Paradise Property Tbk √ √ - - 21 JAKA PT Jaka Inti Realtindo Tbk - - - - 22 JIHD PT Jakarta International Hotel&Development Tbk √ √ - -

23 JRPT PT Jaya Real Property Tbk √ √ √ 12

24 JSPT PT Jakarta Setiabudi International Tbk √ √ - - 25 KARK PT Dayaindo Resources International Tbk √ √ √ 13 26 KIJA PT Kawasan Industri JababekaTbk √ √ - - 27 KPIG PT Global Land Development Tbk √ √ - - 28 LAMI PT Lamicitra Nusantara Tbk √ √ √ 14 29 LCGP PT Laguna Cipta Griya Tbk √ √ - -

30 LPCK PT Lippo Cikarang Tbk √ √ √ 15

31 LPKR PT Lippo KarawaciTbk √ √ √ 16

32 MAMI PT Mas Murni IndonesiaTbk √ √ - -

33 MDLN PT Modernland Realty Tbk √ √ √ 17

34 MTSM PT Metro Supermarket Realty Tbk √ - √ - 35 MORE PT Indonesia Prima Property Tbk √ √ - - 36 PJAA PT Pembangunan Jaya Ancol Tbk √ √ - -

37 PNSE PT Pudjiadi&Sons Tbk √ √ - -

38 PSAB PT Pelita Sejahtera Abadi Tbk √ √ - - 39 PTRA PT New Century Development Tbk - - - - 40 PUDP PT Pdjiadi Prestige Limitied Tbk √ √ √ 18

41 PWON PT Pakuwon Jati Tbk √ √ - -

42 PWSI PT Pancawiratama Sakti Tbl √ √ - - 43 RBMS PT Ristia Bintang Mahkotasejati Tbk √ √ √ 19 44 RODA PT Royal Oak Development Asia Tbk √ √ - -

45 SIIP PT Suryainti Permata Tbk √ √ - -

46 SMDM PT Suryamas Dutamakmur √ √ - -

47 SMRA PT Summarecon Agung Tbk √ √ √ 20

48 SSIA PT Surya Semesta Internusa Tbk √ √ - -

49 SCBD PT Danayasa Arthatama Tbk √ √ - -

3.5 Jenis dan Sumber Data

Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini berupa data kuantitatif, yaitu data yang diukur dalam suatu skala numerik. Menurut jenisnya, data yang digunakan adalah data sekunder. Data sekunder merupakan data primer yang telah diolah lebih lanjut, misalnya dalam bentuk tabel, grafik, diagram, gambar dan sebagainya, sehingga lebih informatif jika digunakan oleh pihak lain (Umar, 2003:60). Data sekunder dalam penelitian ini diperoleh dari situs 3.6 Metode Pengumpulan Data

Metode yang digunakan untuk mengumpulkan data sekunder yang diperlukan dalam penelitian ini adalah studi dokumentasi yaitu dengan mengumpulkan data-data yang berasal dari jurnal penelitian atau buku-buku serta laporan keuangan maupun informasi lainnya yang berkaitan dengan penelitian ini. Data yang berisi laporan keuangan perusahaan real estate dan property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia diperoleh dari situs

3.7Teknik Analisis Data

Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis statistik dengan bantuan software SPSS 18.0. Sebelum dianalisis, peneliti terlebih dahulu melakukan uji asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis.

3.7.1 Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, maksimum dan minimum. Statistik deskriptif merupakan statistik yang menggambarkan atau yang

mendekripsikan data yang menjadi sebuah informasi yang lebih jelas dan mudah untuk dipahami.

3.7.2 Pengujian Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah hasil analisis regresi linier berganda yang digunakan untuk menganalisis dalam penelitian ini terbebas dari penyimpangan asumsi klasik yang meliputi uji normalitas, multikolinieritas, heteroskedastisitas dan autokoerlasi. Adapun masing-masing pengujian tersebut dapat dijabarkan sebagai berikut:

3.7.2.1 Uji Normalitas

Menurut Erlina dan Mulyani (2008:102), “tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal”. Pengujian ini diperlukan karena untuk melakukan uji T dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel independen dan variabel dependen berdistribusi normal (Ghozali, 2005:110).

Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk melihat normalitas data dapat dilakukan dengan melihat histogram atau pola distribusi data normal. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari nilai residualnya. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi

normalitas. Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi normalitas data dapat dilakukan dengan pengujian berikut:

1) Uji Kolmogrov Smirnov

a) Jika nilai signifikan > 0.05 maka distribusi normal, dan b) Jika nilai signifikan < 0.05 maka distribusi tidak normal Hipotesis yang digunakan dalam uji ini adalah:

Ho : Data residual berdistribusi normal Ha : Data residual tidak berdistribusi normal 2) Histogram

Pengujian dengan model histogram memiliki ketentuan bahwa data normal berbentuk lonceng. Data yang baik adalah data yang memiliki pola distribusi normal. Jika data melenceng ke kanan atau melenceng ke kiri berarti data tidak terdistribusi secara normal.

3) Grafik Normality Probability Plot

a) Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.

b) Jika data menyebar jauh dari diagonal dan/atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Jika data tidak normal, ada beberapa cara mengubah model regresi menjadi normal (Ghozali, 2005:112) yaitu: (1) lakukan transformasi data, misalnya mengubah data menjadi bentuk logaritma (Log) atau natural (ln), (2) menambah jumlah data, (3) menghilangkan data yang dianggap sebagai penyebab tidak normalnya data, dan (4) menerima data apa adanya.

3.7.2.2 Uji Multikolinearitas

Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi mempunyai korelasi antar variabel independen. Menurut Umar (2003:132) ”multikolinearitas adalah ada tidaknya korelasi yang sempurna atau korelasi yang tidak sempurna tetapi relatif tinggi pada variabel-variabel bebasnya”. Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai VIF antar variabel independen. Jika nilai VIF lebih besar dari 10, maka terjadi multikolinearitas di antara variabel independen. Jika terjadi korelasi sempurna diantara sesama variabel bebas, maka konsekuensinya adalah:

1) Koefisien - koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir, dan 2) Nilai standar error setiap koefisien regresi menjadi tak terhingga.

Menurut Ghozali (2005:91), untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah sebagai berikut:

a) Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel – variabel independennya banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.

b) Menganalisis matrik korelasi variabel – variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0,90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolinearitas. Multikolinearitas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen.

c) Multikolinearitas dapat juga dilihat dari a) nilai tolerance dan lawannya b) variance inflation factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen (terikat) dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF=1/Tolerance). Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance < 0.10 atau sama dengan nilai VIF > 10.

3.7.2.3 Uji Heteroskedastisitas

Menurut Imam Ghozali (2005:105), uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terdapat ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Konsekuensinya adanya heteroskedastisitas dalam model regresi adalah penaksir yang diperoleh tidak efisien, baik dalam sampel kecil maupun besar. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengetahui ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat pada grafik scatter plot.

Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit) maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tak ada pola yang jelas maka tidak terjadi gejala heteroskedastisitas.

Untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas juga dapat diketahui dengan melakukan uji glejser. Jika variabel bebas signifikan secara statistic mempengaruhi variabel terikat maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2005:69).

3.7.2.4 Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pada periode t dengan periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi (Ghozali, 2005:95). Untuk menguji ada tidaknya gejala autokorelasi maka dapat dideteksi dengan uji Durbin-Waston (DW test).

Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut:

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 ada autokorelasi negatif.

3.7.2.5 Uji Regresi Berganda

Regresi berganda dilakukan untuk mengetahui sejauh mana variabel bebas mempengaruhi variabel terikat. Pada regresi berganda terdapat satu variabel terikat dan lebih dari satu variabel bebas. Dalam penelitian ini yang menjadi variabel terikat adalah profitabilitas (ROE), sedangkan yang menjadi variabel bebas adalah Current Ratio (CR), Return On Equity (ROE), Arus kas dari aktivitas operasi (CFOD) dan ukuran perusahaan (Firm Size).

Model hubungan return saham (RS) dengan variabel-variabel tersebut dapat disusun dalam fungsi atau persamaan adalah sebagai berikut :

Y = β0+ β1X1 + β2X2 + β3X3+ β4X4 + e

Y = Return Saham (RS)

β0 = konstanta

X1 = Current Ratio (CR)

X2 = Return on Equity (ROE)

X3 = Arus kas dari aktivitas operasi (CFOD) X4 = Ukuran Perusahaan (Firm Size)

β1, β2, β3, β4 = koefisien regresi

e = variabel pengganggu (error) 3.7.3 Pengujian Hipotesis

Dalam uji asumsi klasik dapat dilakukan analisis hasil regresi atau uji hipotesis. Uji hipotesis yang digunakan meliputi : uji parsial (t-test), uji pengaruh simultan (F-test), uji koefisien determinasi (R2).

3.7.3.1 Analisis Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Besarnya koefisien determinasi ini adalah 0 sampai dengan 1. Nilai (R2) yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi.

3.7.3.2 Uji Signifikansi Simultan (Uji F)

Secara simultan, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji F. Menurut Ghozali (2005:84) “uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen/terikat”.

Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi Fhitung dengan ketentuan:

1) jika Fhitung < Ftabel pada α 0.05, maka H1 ditolak, dan

2) jika Fhitung > Ftabel pada α 0.05, maka H1 diterima.

3.7.3.3 Uji Signifikansi Parsial (Uji t)

Secara parsial, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji t. Menurut Ghozali (2005:84) “uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen”. Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi thitung dengan ketentuan:

1) jika thitung < ttabel pada α 0.05, maka H1 ditolak, dan

3.8 Jadwal Penelitian

Tabel 3.2 Jadwal penelitian

No Kegiatan 2012 2013

Jun Okt Mei Nop

1 Pengajuan

judul 2 Pengajuan

proposal 3 Bimbingan/

perbaikan proposal

4 Pengumpulan

Data 5 Pengolahan

data 6 Bimbingan

dan

Penyelesaian skripsi

7 Sidang

komprehensif Sumber: Data diolah oleh Peneliti, 2013

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1Deskripsi Objek Penelitian

Untuk mengetahui pengaruh yang terjadi dalam penelitian ini, maka diperlukan data dari perusahaan-perusahaan yang diteliti agar dapat diketahui bagaimana pengaruh yang terjadi antara current ratio, return on equity ratio, arus kas dari aktivitas operasi dan ukuran perusahaan terhadap return saham.

Populasi yang diteliti dalam penelitian ini adalah perusahaan real estate dan property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebanyak 50 populasi. Setelah dilakukan pemilihan sampel dengan teknik purposive sampling diperoleh 20 sampel perusahaan sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan sebelumnya.

Berdasarkan analisis data diperoleh jumlah sampel secara keseluruhan yang diteliti adalah sebanyak 100 perusahaan untuk periode 5 tahun dimulai dari tahun 2007 sampai dengan tahun 2011.

4.2Analisis Hasil Penelitian

Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan model regresi berganda. Analisis data dimulai dengan mengolah data menggunakan Microsoft Excel, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian hipotesis dengan menggunakan analisis koefisien korelasi dan koefisien determinasi. Pengujian asumsi klasik dan analisis regresi dilakukan dengan menggunakan software

SPSS versi 18.0. Prosedur dimulai dengan memasukkan variabel-variabel penelitian ke program SPSS tersebut dan menghasilkan output-output sesuai metode analisis data yang telah ditentukan.

Analisis statistik deskriptif ini memberikan gambaran mengenai nilai minimum, nilai maksimum, mean, serta standar deviasi. Statistik deskriptif adalah proses data penelitian dalam bentuk tabulasi sehingga mudah dipahami. Statistik deskriptif akan dijelaskan dalam tabel berikut ini:

Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N

Minimu m

Maximu

m Mean

Std. Deviation

LOG_CR 100 -,89 1,38 ,2521 ,43931

LOG_ROE 100 -2,00 -,51 -1,2267 ,35777

LOG_CFOD 100 -2,00 -,17 -,8944 ,44983

LOG_FS 100 1,38 1,48 1,4457 ,02259

LOG_RS 100 -,89 1,18 ,0175 ,35707

Valid N (listwise)

100

Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2013 Penjelasan tabel diatas sebagai berikut :

1. Rata-rata dari CR adalah 0,2521 dengan standar deviasi 0,43931 dan jumlah data yang ada adalah 100. Nilai CR tertinggi adalah 1,38 sedangkan nilai terendah adalah -0,89.

2. Rata-rata dari ROE adalah -1,2267 dengan standar deviasi 0,35777 dan jumlah data yang ada adalah 100. Nilai ROE tertinggi adalah -0,51 sedangkan nilai terendah adalah -2,00.

3. Rata-rata dari CFOD adalah -0,8944 dengan standar deviasi 0,44983 dan jumlah data yang ada adalah 100. Nilai CFOD tertinggi adalah -0,17 sedangkan nilai terendah adalah -2,00.

4. Rata-rata dari FS adalah 1,4457 dengan standar deviasi sebesar 0,02259 dan jumlah data yang ada adalah 100. Nilai FS tertinggi adalah 1,48 sedangkan nilai FS terendah adalah 1,38.

5. Rata-rata dari RS adalah 0,0175dengan standar deviasi sebesar 0,35707 dan jumlah yang ada adalah 100. Nilai RS tertinggi adalah 1,18 sedangkan nilai RS terendah adalah -0,89.

4.3Pengujian Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik merupakan prasyarat analisis regresi berganda. Dari hasil perhitungan sampel rata-rata rasio keuangan selama tiga tahun, maka dalam penelitian ini perlu dilakukan pengujian asunsi klasik terlebih dahulu yang meliputi: uji normalitas, uji multikolinieritas, uji heteroskedasitisitas, dan uji autokolerasi.

Menurut Ghozali (2005:123), asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah : 1. berdistribusi normal,

2. non-multikolinearitas yaitu antara variabel independen dalam model regresi tidak memiliki korelasi atau hubungan secara sempurna ataupun mendekati sempurna,

3. non-autokorelasi yaitu kesalahan pengganggu dalam model regresi tidak saling berkorelasi,

4. non-heteroskedastisitas yaitu variance variabel independen dari satu pengamatan ke pengamatan lain adalah konstan atau sama.

4.3.1 Uji Normalitas

Pengujian normalitas data dalam penelitian ini menggunakan uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov untuk mengetahui apakah data sudah terdistribusi secara normal atau tidak. Ghozali (2005:115), memberikan pedoman pengambilan keputusan rentang data mendekati atau merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov- Smirnov, dapat dilihat dari: 1. Jika nilai signifikan < 0,05 maka distribusi data tidak normal, dan 2. Jika nilai signifikan > 0,05 maka distribusi data normal.

Hipotesis yang digunakan adalah : H0 : Data residual berdistribusi normal, dan Ha : Data residual tidak berdistribusi normal.

Tabel 4.2

Hasil Uji Normalitas (Sebelum Transformasi) One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Predicted Value

N 100

Normal Parametersa,b Mean 1,5143000

Std. Deviation ,12170885

Most Extreme Differences Absolute ,144

Positive ,106

Negative -,144

Kolmogorov-Smirnov Z 1,440

Asymp. Sig. (2-tailed) ,032

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

Dari hasil pengolahan data pada tabel 4.2 diperoleh besarnya nilai

Kolmogorov-Smirnov adalah 1,440 dan signifikan pada 0,05 karena Asymp. Sig. (2-tailed) 0,032 < dari 0,05. Nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, maka H0 ditolak atau H1 diterima yang berarti data residual berdistribusi tidak normal. Data yang tidak terdistribusi secara normal tersebut juga dapat dilihat melalui grafik histogram dan grafik normal plot data.

Gambar 4.1

Histogram Dependent Variable : RS Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2013

Grafik histogram menunjukkan pola distribusi tidak normal karena grafik cenderung menceng (skewness) ke kiri. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model regresi belum memenuhi asumsi normalitas. Begitu juga hasil tampilan grafik Normal P-Plot Regression di bawah ini, dapat dilihat titik - titik menyebar jauh dari garis diagonal yang menunjukkan data tidak terdistribusi dengan normal.

Gambar 4.2

Grafik Normal P-Plot Of Regression Standardized Residual Dependent Variable: RS

Data yang tidak berdistribusi normal dapat disebabkan oleh adanya data yang outlier yaitu data yang memiliki nilai yang sangat menyimpang dari nilai data lainnya. Beberapa cara mengatasi data outlier menurut Erlina dan Mulyani (2008:106) yaitu:

a) lakukan transformasi data ke bentuk lainnya, b) lakukan trimming yaitu membuang data outlier,

c) lakukan winsorizing yaitu mengubah nilai data yang outlier ke suatu nilai tertentu.

Hasil uji normalitas pada tabel 4.2 menunjukkan data tidak terdistribusi normal, sehingga akan dilakukan tindakan perbaikan (treatment) agar model regresi memenuhi asumsi normalitas. Untuk mengubah nilai residual agar berdistribusi normal, penulis melakukan transformasi data ke model logaritma natural (Log) dari Current Ratio, (Log) dari Return on Equity, (Log) dari CFOD, (Log) dari FS dan (Log) dari RS. Kemudian data diuji ulang berdasarkan asumsi normalitas, berikut ini hasil pengujian dengan Kolmogorov-Smirnov.

Tabel 4.3

Hasil Uji Normalitas (Setelah Transformasi) One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardiz ed Predicted

Value

N 71

Normal Parametersa,b Mean ,0009729

Std. Deviation ,03837783 Most Extreme

Differences

Absolute ,157

Positive ,106

Negative -,052

Kolmogorov-Smirnov Z 1,898

Asymp. Sig. (2-tailed) ,996

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2013

Dari transformasi data, maka nilai Kolmogrov – Smirnov menjadi 1,898 dan signifikan lebih 0,05 karena Asymp. Sig. (2-tailed) 0,996 > dari 0,05. Nilai signifikansi lebih besar dari 0,05, maka H0 diterima atau H1 ditolak yang berarti data residual telah berdistribusi normal. Dengan demikian, secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa nilai-nilai observasi data telah terdistribusi secara normal dan dapat dilanjutkan dengan uji asumsi klasik lainnya. Untuk lebih jelas, berikut ini turut dilampirkan grafik histogram dan plot data yang terdistribusi normal.

Gambar 4.3

Histogram Dependent Variable: LOG_RS Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2013

Grafik histogram pada gambar 4.3 menunjukkan pola distribusi normal karena grafik tidak menceng (skewness) kiri maupun menceng kanan. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas. Demikian pula hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik normal p-plot.

Gambar 4.4

Histogram Normal P-Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Log_RS

Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2013

Berdasarkan grafik normal p-plot di atas terlihat bahwa data menyebar disekitar garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi nomalitas. Hal ini sesuai dengan pernyataan Ghozali (2005:112), dimana pendeteksian normalitas dapat dilakukan dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal

dari grafik, yaitu jika data (titik) menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, hal ini menunjukkan data yang telah terdistribusi normal.

4.3.2 Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antar variabel independen dalam model regresi. Jika pada model regresi terjadi multikolinearitas, maka koefisien regresi tidak dapat ditaksir dan nilai standard error menjadi tidak terhingga. Cara yang digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas adalah dengan melihat tolerance value dan VIF. Menurut Ghozali (2005) “adanya gejala multikolinearitas dapat dilihat dari

tolerance value atau nilai variance inflation factor (VIF). Batas tolerance value adalah 0,1 dan batas VIF adalah 10”. Apabila tolerance value < 0,1 atau VIF > 10 = terjadi multikolinearitas. Apabila tolerance value > 0,1 atau VIF < 10 = tidak terjadi multikolinearitas.

Tabel 4.4

Hasil Uji Multikolinearitas

Model Collinearity Statistics

Tolerance VIF 1 (Constant)

LOG_CR ,912 1,096

LOG_ROE ,955 1,047

LOG_CFOD ,876 1,142

LOG_FS ,995 1,005

a. Dependent Variable: LOG_RS

Hasil uji multikolinieritas terdapat pada tabel 4.4 menunjukkan bahwa tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 yang berarti bahwa tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih besar dari 95%.

Hasil perhitungan untuk Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang sama bahwa tidak ada variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas yang terjadi antar variabel independen dalam model regresi.

4.3.3 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain dalam model regresi. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homokedastisitas apabila titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur.

Menurut Ghozali (2005:105), terdapat dua dasar pengambilan keputusan penentuan uji heteroskedastisitas yaitu :

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 serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi heterokedastisitas dengan mengamati penyebaran titik-titik pada gambar 4.5 dibawah ini:

Gambar 4.5

Grafik Scatterplot Dependent Variable: Log_RS Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2013

Dari gambar 4.5 grafik scatterplot di atas, terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tidak membentuk pola tertentu atau tidak teratur, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini mengindikasikan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi variabel dependen Return saham (RS) berdasarkan masukan variabel independen yang terdiri dari CR, ROE, Arus kas dari aktivitas operasi (CFOD) dan ukuran perusahaan (firm size).

4.3.4 Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode saat ini (t) dengan kesalahan pengganggu sebelumnya (t-1). Jika terjadi korelasi, maka terdapat autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual atau kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Jika terjadi autokorelasi dalam model regresi berarti koefisien korelasi yang diperoleh menjadi tidak akurat, sehingga model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi.

Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah dalam autokorelasi diantaranya adalah dengan Uji Durbin Watson. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokeralsi adalah sebagai berikut:

1) angka D-W di bawah –2 berarti ada autokorelasi positif,

2) angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi, dan 3) angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.

Untuk lebih jelas tingkat autokorelasi dapat dilihat pada tabel 4.5 dibawah ini:

Tabel 4.5

Tingkat Autokorelasi (Durbin Watson)

DW Kesimpulan

Kurang dari 1,10 Ada autokorelasi 1,10 – 1,54 Tidak ada kesimpulan 1,55 – 2,46 Tidak ada autokorelasi 2,47 – 2,90 Tidak ada kesimpulan Lebih dari 2,91 Ada autokorelasi

Tabel 4.6

Hasil Uji Autokorelasi

Nilai D-W menurut tabel 4.5 dengan tingkat signifikansi 5 % dan nilai n = 100 serta k = 4 diperoleh angka dl = 1,5922 dan du = 1,7582. Oleh karena itu, nilai D-W lebih kecil dari du (1,7582) dan kurang dari 4 – 1,7582 = 2,2418 (4 – du), maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi positif maupun autokorelasi negatif antar residual.

4.3.5 Analisis Regresi Berganda

Berdasarkan hasil pengujian asumsi klasik, disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang

Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). Analisis statistik selanjutnya adalah análisis regresi dengan SPSS 18.0. Analisis regresinya yaitu analisis koefisien regresi, analisis koefisien korelasi dan determinasi, dan melakukan pengujian hipotesis.

Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi berganda, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, melalui pengaruh CR (X1), ROE (X2), CFOD (X3) dan FS

Model Summaryb Model

R

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of

the Estimate Durbin-Watson

1 ,123a ,015 -,045 ,31830 1,505

a. Predictors: (Constant), Log_FS, Log_CR, Log_ROE, Log_CFOD b. Dependent Variabel : Log_RS

(X4) terhadap Return Saham (Y). Hasil regresi dapat dilihat pada tabel berikut ini :

Tabel 4.7

Analisis Hasil Regresi Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

T Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) 1,544 2,538 ,609 ,545

LOG_CR ,023 ,098 -,030 2,234 ,016

LOG_ROE 1,776 ,107 -,089 1,709 ,041

LOG_CFOD -,003 ,090 -,005 -,037 ,970

LOG_FS -1,128 1,759 -,079 -,641 ,524

a. Dependent Variable: LOG_RS

Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2013

Model regresi berdasarkan hasil analisis regresi diatas adalah sebagai berikut:

Y= 1,544 + 0,023 X1 + 1,776 X2 - 0,003 X3 - 1,128 X4 + e

Model regresi diatas dapat diinterpretasikan sebagai berikut :

a. Konstanta (a) sebesar 1,544 menyatakan bahwa jika variabel independen dianggap konstan (X1=X2=X3=X4= X5=0), maka Return Saham sebesar 1,544.

b. Koefisien X1 = 0,023, ini menunjukkan apabila terjadi perubahan variabel CR sebesar 1 satuan akan meningkatkan Return Saham (RS) sebesar 0,023 atau 2,3% dengan asumsi variabel independen lainnya tetap atau sama dengan nol.

c. Koefisien X2 = 1,776 ini menunjukkan bahwa apabila terjadi perubahan ROE sebesar 1 satuan akan meningkatkan Return Saham (RS) sebesar 1,776atau 177,6% dengan asumsi variabel independen lainnya tetap atau sama dengan nol.

d. Koefisien X3 = -0,003, ini menunjukkan bahwa apabila terjadi perubahan CFOD sebesar 1 satuan akan meningkatkan Return Saham (RS) sebesar -0,061 atau -6,1% dengan asumsi variabel independen lainnya tetap atau sama dengan nol.

e. Koefisien X4 = -1,128, ini menunjukkan apabila terjadi perubahan variabel ukuran perusahaan (firm size) sebesar 1 satuan akan meningkatkan Return Saham (RS) sebesar -1,128 atau -112,8% dengan asumsi variabel independen lainnya tetap atau sama dengan nol.

4.4 Uji Hipotesis

4.4.1 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 jika nilai R berada diatas 0,5 dan mendekati 1 (satu). Koefisien determinasi (R square) menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R square adalah nol sampai dengan satu.

Apabila nilai R square semakin mendekati satu, 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. Oleh karena itu, digunakan nilai adjusted Rsquare

untuk mengevaluasi mana model regresi terbaik. Tabel 4.8

Hasil Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi

Pada model summary di atas, angka R sebesar 0,123 menunjukkan bahwa terdapat korelasi atau hubungan yang lemah antara return saham (RS) dengan CR, ROE, CFOD dan FS yaitu sebesar 12,3% yang berada dibawah 0,5 (50%). Angka adjusted R. Square atau koefisien determinasi adalah 0,045. Angka ini mengindikasikan bahwa 4,5% variasi atau perubahan dalam return saham yang dijelaskan oleh variasi variabel CR, ROE, CFOD dan FS semakin terbatas.

Sedangkan sisanya (100% - 4,5%) = 95,5%) dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian. Standar Error of Estimate

(SEE) adalah 0,31830, semakin besar SEE akan membuat model regresi kurang tepat dalam memprediksi variabel dependen.

4.4.2 Uji Signifikansi Simultan (F)

Secara simultan, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji F (F test). Uji F dilakukan untuk menguji apakah variabel-variabel independen berpengaruh

Model Summaryb Model

R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 ,123a ,015 ,045 ,31830

a. Predictors: (Constant), Log_FS, Log_CR, Log_ROE, Log_CFOD b. Dependent Variabel : Log_RS

secara simultan terhadap variabel dependen. Adapun hipotesis untuk uji F adalah :

H1 : Current Ratio (CR), Return on Equity Ratio (ROE), Cash Flow From Operation to Debt (CFOD) dan Ukuran Peruusahaan (FS) berpengaruh signifikan terhadap Return Saham (RS).

Uji ini membandingkan signifikansi Fhitung dengan ketentuan: 1) jika Fhitung < Ftabel pada α 0,05, maka H1 ditolak, dan

2) jika Fhitung > Ftabel pada α 0,05, maka H1 diterima.

Setelah uji F dilakukan, maka diperoleh nilai F hitung dan nilai signifikansi seperti dibawah ini.

Tabel 4.9 Hasil Uji F

ANOVAb

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression ,103 4 ,026 3,254 ,006a

Residual 6,687 66 ,101

Total 6,790 70

a. Predictors: (Constant), LOG_FS, LOG_CR, LOG_ROE, LOG_CFOD b. Dependent Variable: LOG_RS

Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2013

Dari hasil uji ANOVA atau F test, diperoleh F hitung sebesar 3,254 dengan derajat kebebasan tingkat (df1) ialah 4 dan derajat kebebasan (df2) ialah 66. Jika dibandingkan dengan F tabel dengan tingkat signifikansi 0,05 diperoleh F tabel ialah 2,510833. Dengan demikian F hitung > F tabel (yang berarti H1 diterima).

Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa Current Ratio (CR),

Ukuran Perusahaam (Firm Size) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap return saham (RS) perusahaan karena F hitung > F tabel (3,254 > 2,510) dan signifikansi penelitian > 0,05 (0,006 < 0,05).

4.4.3 Uji Signifikansi Parsial (t)

Uji t digunakan untuk menguji signifikansi konstanta dari setiap variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. Dalam uji t digunakan hipotesis seperti yang terlihat berikut ini.

H0 : b1,b2,b3,b4 = 0, artinya CR, ROE, CFOD dan FS tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham (RS) secara parsial pada perusahaan real estate dan property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

Ha : b1,b2,b3,b4 ≠ 0, artinya CR, ROE, CFOD dan FS berpengaruh signifikan terhadap return saham (RS) secara parsial pada perusahaan real estate dan property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

Uji t digunakan untuk menguji signifikansi konstanta dan setiap variabel independennya dengan kriteria sebagai berikut :

1. H0 diterima dan Ha ditolak jika t hitung < t tabel untuk α = 5%, dan

2. Ha diterima dan H0 ditolak jika t hitung > t tabel untuk α = 5%.

Setelah uji parsial (t) dilakukan, maka diperoleh nilai t hitung dan nilai signifikansi seperti pada table 4.9 dibawah ini:

Tabel 4.10 Hasil Uji t Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

T Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) 1,544 2,538 ,609 ,545

LOG_CR ,023 ,098 -,030 2,234 ,016

LOG_ROE 1,776 ,107 -,089 1,709 ,041

LOG_CFOD -,003 ,090 -,005 -,037 ,970

LOG_FS -1,128 1,759 -,079 -,641 ,524

a. Dependent Variable: LOG_RS

Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2013

Uji t dalam penelitian ini digunakan untuk meneliti lebih lanjut manakah diantara empat variabel independen pada penelitian ini yang berpengaruh signifikan terhadap return saham. Berdasarkan hasil penelitian ini, dari empat variabel independen yang dimasukkan mempunyai nilai signifikansi melebihi 5% yaitu CFOD dan ukuran perusahaan (FS) sedangkan terdapat dua variabel independen yaitu CR dan ROE yang mempunyai nilai signifikansi yang lebih kecil dari 5%.

Dari hasil output SPSS terlihat bahwa nilai signifikansi variabel CR adalah sebesar 0,016, variabel ROE sebesar 0,041, variabel CFOD sebesar 0,970 dan variabel FS sebesar 0,524.

Tabel 4.11

Rangkuman Hasil Uji Signifikan Parsial (Uji t) Variabel Koef

Regresi

t hitung

Df Probabilitas Kesimpulan

Constant _{1,544 ,609} 5 _,545

CR _{,023 2,234} 5 _{,016 Probabilitas < 0,05}

maka Ha diterima

ROE _{1,776 1,709} 5 _{,041 Probabilitas < 0,05} maka Ha diterima

CFOD _{-,003 -,037} 5 _{,970 Probabilitas > 0,05} maka H0 diterima

FS _{-1,128 -,641} 5 _{,524 Probabilitas > 0,05} maka H0 diterima

Berdasarkan tabel 4.10 diatas, maka uji signifikan parsial (Uji t) dapat dijelaskan sebagai berikut :

1. Pengujian terhadap variabel CR

Dari hasil pengolahan data diketahui bahwa variabel CR mempunyai koefisien regresi sebesar 0,023 dengan probabilitas tingkat kesalahan 0,016 (1,6%) lebih kecil dari tingkat signifikansi 5 %. Nilai t hitung diperoleh sebesar 2,234 yang bermakna nilai t hitung lebih besar dari nilai t tabel sebesar 1,661052. Dengan demikian, maka Ha diterima dan H0 ditolak, hal ini berarti variabel CR secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap return saham.

2. Pengujian terhadap variabel ROE

Dari hasil pengolahan data diketahui bahwa variabel ROE mempunyai koefisien regresi sebesar 1,776 dengan probabilitas tingkat kesalahan 0,041 lebih kecil dari tingkat signifikansi 5%. Nilai t hitung diperoleh sebesar 1,709 yang bermakna nilai t hitung lebih besar dari nilai t tabel sebesar

1,661052. Dengan demikian, maka Ha diterima dan Ho ditolak, hal ini berarti variabel ROE secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap return saham.

3. Pengujian terhadap variabel arus kas dari aktivitas operasi (CFOD)

Dari hasil pengolahan data diketahui bahwa variabel CFOD mempunyai koefisien regresi sebesar -0,003 dengan probabilitas tingkat kesalahan 0,970 (97%) lebih besar dari tingkat signifikansi 5%. Nilai t hitung diperoleh sebesar -0,037 yang bermakna nilai t hitung lebih kecil dari nilai t tabel sebesar 1,661052. Dengan demikian, maka Ho diterima dan Ha ditolak, hal ini berarti variabel CFOD secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap return saham.

4. Pengujian terhadap variabel Ukuran Perusahaan (FS)

Dari hasil pengolahan data diketahui bahwa variabel FS mempunyai koefisien regresi sebesar -1,128 dengan probabilitas tingkat kesalahan 0,524 (52,4%) lebih besar dari tingkat signifikansi 5%. Nilai t hitung diperoleh sebesar -0,641 yang bermakna nilai t hitung lebih kecil dari nilai t tabel sebesar 1,661052. Dengan demikian, maka H0 diterima dan Ha ditolak, hal ini berarti variabel FS secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap return saham.

4.5 Pembahasan Hasil Penelitian

Berdasarkan hasil penelitian yang telah diuraikan secara statistik dengan menggunakan program SPSS Versi 18.0 maka dapat disimpulkan bahwa Current Ratio (CR) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap return saham

perusahaan. Hal ini dapat dibuktikan dengan hasil anaisis nilai t hitung > t tabel (2,234 > 1,661) yang memiliki makna bahwa Ha diterima dan H0 ditolak yang berarti CR memiliki pengaruh signifikan terhadap return saham secara parsial. Dan ROE juga memiliki pengaruh signifikan terhadap return saham secara parsial,

hal ini dapat dibuktikan dengan hasil analisis nilai t hitung > t table (1,709 > 1,661).

Sedangkan CFOD dan ukuran perusahaan (Firm Size) secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham perusahaan. Hal ini dapat dibuktikan dengan hasil anaisis nilai t hitung < t tabel yang memiliki makna bahwa semua H0 diterima dan Ha ditolak. Selain pembuktian diatas, hal tersebut juga turut didasarkan pada hasil analisis koefisien korelasi antara variabel independen dan dependen tersebut diperoleh standardized coefficients untuk CR sebesar 0,023, ROE sebesar 1,776, CFOD sebesar -0,003 dan FS sebesar -1,28 yang bermakna bahwa korelasi atau hubungan antara variabel dependen dan independen adalah hubungan yang negatif atau berbanding terbalik (lemah). Hal tersebut menunjukkan apabila CR, ROE, CFOD dan FS mengalami kenaikan maka tingkat return saham akan mengalami penurunan. Begitu juga sebaliknya, apabila CR, ROE, CFOD dan FS mengalami penurunan maka tingkat return saham akan mengalami kenaikan.

Penjelasan secara rinci keempat variabel independen dan hubungannya dengan incosistency peneliti terdahulu sebagai berikut:

1. CR mempunyai nilai signifikansi 0,016 yang berarti nilai ini lebih kecil dari 0,05. Nilai t hitung diperoleh sebesar 2,234 yang bermakna nilai t hitung

lebih besar dari nilai t tabel sebesar 1,661. Berdasarkan nilai tersebut disimpulkan bahwa Ha diterima dan H0 ditolak, artinya secara parsial CR berpengaruh signifikan terhadap return saham.

2. ROE mempunyai nilai signifikansi 0,041 yang berarti nilai ini lebih kecil dari 0,05. Nilai t hitung diperoleh sebesar 1,709yang bermakna nilai t hitung lebih besar dari nilai t tabel sebesar 1,661. Berdasarkan nilai tersebut disimpulkan bahwa Ha diterima dan H0 ditolak, artinya secara parsial ROE berpengaruh signifikan terhadap return saham.

3. CFOD mempunyai nilai signifikansi 0,970 yang berarti nilai ini lebih besar dari 0,05. Nilai t hitung diperoleh -0,037 yang bermakna nilai t hitung lebih kecil dari nilai t tabel sebesar 1,661. Berdasarkan nilai tersebut disimpulkan bahwa H0 diterima dan Ha ditolak, artinya secara parsial CFOD tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham.

4. FS mempunyai nilai signifikansi 0,524 yang berarti nilai ini lebih besarl dari 0,05. Nilai t hitung diperoleh -0,641yang bermakna nilai t hitung lebih kecil dari nilai t tabel sebesar 1,661. Berdasarkan nilai tersebut disimpulkan bahwa H0 diterima dan Ha ditolak, artinya secara parsial FS tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa CR, ROE, CFOD dan FS secara simultan memiliki pengaruh signifikan terhadap return saham perusahaan. Hal ini dapat dibuktikan dengan hasil anailisis F hitung > F tabel (3,254 > 2,511) dan signifikansi penelitian < 0,05 (0,006 < 0,05) dengan demikian H1 diterima.

Hasil yang didapat dalam penelitian ini adalah bahwa H1 diterima akan tetapi CR, ROE, CFOD, dan FS memiliki korelasi atau hubungan yang lemah terhadap return saham. Hal ini dapat dilihat dari besarnya nilai pengaruh variabel independen yang ditunjukkan oleh nilai Adjusted R Square sebesar 0,045 yaitu persentase pengaruh CR, ROE, CFOD dan FS terhadap return saham pada perusahaan real estate dan property adalah sebesar 4,5%, sehingga variabel lain di luar rasio tersebut (faktor eksternal) yang menjelaskan variasi return saham perusahaan real estate dan property yang terdaftar di BEI secara menyeluruh adalah 95,5%. Dengan demikian pengaruh dari semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini kecil sekali.

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah dikemukakan dalam bab empat, kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah pengaruh Current ratio (CR), Return on Equity ratio (ROE), Cash flow from operation to debt (CFOD) dan ukuran perusahaan (Firm Size) terhadap return saham baik secara parsial maupun simultan adalah :

1. Variabel CR secara parsial berpengaruh signifikan terhadap return saham. Hal ini dibuktikan dari nilai t hitung > t tabel (2,234 > 1,661) dengan signifikansi sebesar 0,016 < 0,05.

2. Variabel ROE secara parsial berpengaruh signifikan terhadap return saham. Hal ini dibuktikan dari nilai t hitung > t tabel (1,709 > 1,661) dengan signifikansi sebesar 0,041 < 0,05.

3. Variabel CFOD secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham. Hal ini dibuktikan dari nilai t hitung < t tabel (-,037 < 1,661) dengan signifikansi sebesar 0,970 > 0,05.

4. Variabel FS secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham. Hal ini dibuktikan dari nilai t hitung < t tabel (-0,641 < 1,661) dengan signifikansi sebesar 0,524 > 0,05.

5. Variabel CR, ROE, CFOD dan FS berpengaruh signifikan secara simultan terhadap return saham. Hal ini dibuktikan dari nilai F hitung > F tabel (3,254 > 2,510) dan signifikansi penelitian > 0,05 (0,006 < 0,05) dan

signifikansi (0,006 < 0,05). Berdasarkan nilai Adjusted R Square, yaitu 0,045 atau sebesar 4,5% menunjukkan bahwa variasi return saham dapat dijelaskan oleh variasi dari keempat variabel independen, yaitu CR, ROE, CFOD dan FS sebesar 4,5%, sedangkan sisanya sebesar 95,5% dijelaskan oleh faktor-faktor lain di luar model yang mengindikasikan bahwa adanya faktor-faktor yang mempengaruhi bentuk hubungan tersebut. Faktor tersebut dapat disebabkan karena adanya manfaat dari hutang, seperti beban dapat menjadi pengurang pajak, penggunaan hutang akan menurunkan tagihan pajak dan memberikan lebih banyak laba operasi perusahaan yang tersedia bagi para investornya dan juga jika laba operasi yang dinyatakan sebagai persentase dari aktiva ternyata melebihi tingkat bunga atas pinjaman, maka suatu perusahaan dapat menggunakan hutang untuk memperoleh aktiva, membayar bunga atas hutang dan masih sisa sebagai ”bonus” bagi para pemegang sahamnya, adanya price book value yang meningkat dan biaya operasional yang digunakan oleh pihak manajemen perusahaan yang dapat mengurangi laba perusahaan sehingga tingkat pengembalian investasi atau return saham perusahaan menurun dan adanya biaya modal yang tinggi yang menyebabkan risiko yang dihadapi perusahaan dalam melakukan investasinya.

5.2 Keterbatasan Penelitian

Penelitian ini memiliki beberapa batasan masalah baik dari jumlah sampel yang digunakan, periode penelitian, maupun faktor-faktor yang diteliti.

1. Jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini terbatas hanya menganalisis perusahaan real estate dan property dengan jumlah seluruh

populasi sebanyak 50 perusahaan dan jumlah sampel sebanyak 20 perusahaan.

2. Periode penelitian yang diamati terbatas selama 4 (empat) tahun, mencakup tahun 2007, 2008, 2009, 2010 dan 2011..

3. Penulis melakukan pengamatan terhadap return saham perusahaan hanya dengan menggunakan perbandingan harga saham pada periode sekarang dengan harga saham pada periode di masa yang mendatang dengan mengabaikan faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi return saham perusahaan. Adapun elemen-elemen yang menjadi fokus penelitian ini terbatas pada current ratio (CR), return on equity ratio (ROE), arus kas dari aktivitas operasi (CFOD) dan ukuran perusahaan (Firm size).

5.3 Saran

Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, maka peneliti menyarankan sebagai berikut:

1. Sebaiknya perlu dilakukan pengamatan terhadap faktor-faktor lain yang memberikan pengaruh lebih besar terhadap return saham sehingga dapat diketahui faktor mana yang paling berpengaruh dalam upaya peningkatan return saham.

2. Dalam menanamkan modalnya dan return sahamnya, sebaiknya para investor maupun pemegang saham lebih mempertimbangkan return saham dan tingkat CR, ROE, CFOD dan ukuran perusahaan yang dimiliki perusahaan untuk memperoleh gambaran mengenai keuntungan yang akan diperoleh. Bagi para investor yang akan memberikan menginvestasikan atau menanam sahamnya,

sebaiknya selalu memperhatikan kemampuan perusahaan untuk melunasi kewajiban finansialnya dan juga proporsi ukuran perusahaan. Hal ini untuk menghindari risiko biaya modal dan sturktur modal yang tinggi sehingga perusahaan tidak mampu menjaga tingkat pengembalian return sahamnya.

3. Peneliti selanjutnya diharapkan menambah variabel independen lain, misalnya net profit margin, tingkat bunga, economic value added, struktur modaldan sebagainya.

4. Peneliti selanjutnya diharapkan menambah perluasan sampel penelitian dengan menggunakan data time series yang terbaru sehingga hasilnya juga akan lebih akurat.

5. Peneliti selanjutnya juga dapat menambah periode penelitian, mungkin menjadi lebih panjang ataupun dapat memfokuskan pada periode tertentu atau satu tahun saja.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori

2.1.1 Current Ratio (CR)

Pengertian rasio aktiva lancar menurut Suad Husnan dan Enny Pujiastuti (2006:72): “Rasio aktiva lancar adalah rasio mengukur seberapa jauh aktiva lancer perusahaan bisa dipakai untuk memenuhi kewajiban lancarnya”.

Rasio-rasio likuiditas yang banyak dan sering digunakan antara lain, seperti yang dikemukakan oleh Horne (2005:206), yaitu :

a. Rasio Lancar (Current Ratio)

Rasio lancar menunjukkan kemampuan perusahan untuk membayar kewajiban jangka pendeknya dengan menggunakan aktiva lancar. Rasio ini dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

Aktiva Lancar

Rasio Lancar = x 100% = ...% Utang Lancar

b. Rasio Cepat (Quick Ratio atau Acid Test Ratio)

Rasio cepat menunjukkan kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka pendek dengan aktiva yang paling likuid (cepat). Rasio ini dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

Aktiva Lancar - Persediaan

Rasio Cepat = x 100% = ...% Utang Lancar

c. Rasio Kas (Cash Ratio)

Rasio kas mengukur kemampuan perusahaan untuk membayar hutang yang segera harus dipenuhi dengan kas yang tersedia dalam perusahaan dan dapat segera diuangkan. Rasio ini dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

Kas + Efek

Rasio Kas = x 100% = ...% Utang Lancar

2.1.2 Return On Equity (ROE)

Menurut Kasmir (2008:196), “rasio profitabilitas adalah rasio yang memperlihatkan pengaruh gabungan dari likuiditas, manajemen aktiva dan hutang terhadap hasil operasi untuk menilai kemampuan perusahaan dalam mencari keuntungan”. Rasio ini juga memberikan ukuran tingkat efektivitas manajemen suatu perusahaan.

Return On Equity (ROE) adalah rasio ini menunjukkan keberhasilan atau kegagalan pihak manajemen dalam memaksimumkan tingkat hasil pengembalian investasi pemegang saham dan menekankan pada hasil pendapatan sehubungan dengan jumlah hasil yang diinvestasikan.

Rasio ini mengukur tingkat pengembalian atau investasi pemegang saham dan merupakan ukuran profitabilitas dari sudut pandang pemegang saham. Semakin tinggi rasio ini semakin baik karena akan memberikan tingkat pengembalian yang lebih besar pada pemegang saham. Rasio ini dihitung dari laba bersih dibagi rata-rata ekuitas, dan rata-rata ekuitas diperoleh dari ekuitas

awal periode ditambah akhir periode dibagi dua. Rasio ini dapat dihitung dengan rumus:

Laba Bersih

Return On Equity = x 100% = ...% Total Ekuitas

Meskipun rasio ini mengukur laba dari sudut pemegang saham, rasio ini tidak memperhitungkan deviden maupun capital gain untuk pemegang saham.

2.1.3 Arus Kas Operasi

2.1.3.1 Pengertian Arus Kas

PSAK No. 2 paragraf 12 (IAI 2009) menyatakan bahwa jumlah arus kas dari aktivitas operasi merupakan indikator yang menentukan apakah perusahaan dapat menghasilkan arus kas yang cukup untuk melunasi pinjaman, memelihara kemampuan operasi perusahaan, membayar dividen dan melakukan investasi baru tanpa mengandalkan sumber pendanaan dari luar. Arus kas dari aktivitas operasi yang utama diperoleh dari aktivitas penghasil utama pendapatan perusahaan, karena itu arus kas biasanya berasal dari transaksi dan peristiwa lain yang mempengaruhi penetapan laba dan rugi bersih. Keterkaitannya dengan laba merupakan alasan untuk mengklasifikasikan arus kas tersebut sebagai arus kas operasi (Dyckman, Dukes dan Davis, 2000:554).

Penggunaan arus kas sebagai peramal mengenai dividen dikemudian hari bertujuan untuk menghindari kelemahan-kelemahan dari penggunaan laba bersih sebagai indikator dalam kebijakan pembagian dividen. Salah satu cara untuk mengatasi yang terjadi dalam proses alokasi adalah

dengan penggunaan laba bersih yang ditekankan pada pelaporan mengenai

cash flow atau arus kas, yang dilengkapi dengan informasi yang lain dan klasifikasi-klasifikasi yang tepat, sehingga memungkinkan pembaca melakukan prediksi mengenai masa yang akan datang.

2.1.3.2 Contoh Arus Kas Operasi

Contoh arus kas operasi dari aktivitas operasi menurut PSAK No. 2 (IAI 2009) adalah sebaagai berikut:

1. Penerimaan kas dari penjualan barang dan jasa,

2. Penerimaan kas dari royalty, komisi dan pendapatan lain, 3. Pembayaran kas kepada karyawan,

4. Pembayaran kas kepada pemasok barang dan jasa,

5. Penerimaan kas dan pembayaran kas oleh perusahaan asuransi sehubungan dengan premi, klaim anuitas dan manfaat asuransi lainnya,

6. Pembayaran kas atau penerimaan kembali pajak penghasilan, kecuali jika dapat didentifikasi secara khusus sebagai bagian dari aktivitas pendanaan dan investasi,

7. Penerimaan dan pembayaran dari kontrak yang diadakan untuk tujuan transaksi usaha dan perdagangan.

Stice dan Skousen (2004:320) menjelaskan berbagai aktivitas yang masuk ke dalam aktivitas operasi adalah sebagai berikut:

a) Kas masukdari:

1. Penjualan barang dan jasa,

2. Penjualan efek yang diperdagangkan, 3. Pendapatan bunga,

4. Pendapatan dividen, b) Kas keluar untuk:

1. Pembelian persediaan, 2. Gaji dan upah,

3. Pajak,

4. Beban bunga, 5. Beban lainnya, 6. Pembelian efek.

Dalam mempelajari laporan keuangan penekannya adalah pada laba bersih yang tercantum dalam laporan laba rugi. Laba bersih perusahaan itu penting, akan tetapi arus kas lebih penting karena dividen harus dibayarkan dalam bentuk kas dan kas diperlukan untuk membeli asset yang diperlukan untuk melanjutkan operasi. Walaupun demikian, arus kas dan laba bersih memiliki hubungan yang cukup erat. Arus kas bersih merupakan penjumlahan dari laba bersih perusahaan, pendapatan non kas dan beban non kas. Sehingga semakin besar besar laba bersih yang dihasilkan perusahaan, semakin besar pula arus kas perusahaan.

2.1.3.3 Kegunaan dan Kelemahan Arus Kas Operasi

Pengukuran laba bersih yang didasarkan pada laporan arus kas

(cash flow) ke dalam dan keluar perusahaan pada aktivitas operasi sangat penting karena hasil dari pengukuran dari aktivitas ini bersifat likuid, mudah sebagai alat pertukaran dan menunjukkan daya beli secara umum. Arus kas operasi juga mencakup arus kas dari kegiatan mengadakan, membeli dan menagih pokok pinjaman yang dicatat sebesar nilai pasar dan dimiliki hanya untuk beberapa waktu dengan tujuan akan dijual kembali.

Dalam PSAK Paragaraf 12 (IAI 2009) dinyatakan bahwa jumlah arus kas yang berasal darai aktivitas operasi merupakan indicator yang

menentukan apakah dari operasinya perusahaan dapat menghasilkan arus kas yang cukup untuk melunasi pinjaman, memelihara kemampuan operasi perusahaan, membayar dividen dan melakukan investasi baru tanpa mengandalkan pada sumber pendanaan dari luar.

Tujuan utama laporan arus kas adalah untuk menyediakan informasi yang relevan tentang penerimaan dan pembayaran kas atas suatu perusahaan selama suatu periode tertentu. Tujuannya adalah untuk membantu investor, kreditor, dalam analisis mereka atas kas.

Kelemahan yang dihadapi dalam menggunakan arus kas yang historis untuk memprediksi dividen ialah bermacam-macam arus kas ke dalam perusahaan saling tergantungan satu sama lain. Contoh, kas yang tersedia dapat dipakai untuk membeli mesin baru, untuk membayar dividen atau segera melunasi hutang.

2.1.4 Ukuran Perusahaan

Ukuran perusahaan merupakan tolak ukur bagi suatu perusahaan untuk menentukan kapasitas perusahaan yang dimilikinya, apakah termasuk perusahaan besar atau kecil. Penentuan ukuran perusahaan dapat dinyatakan dengan total aktiva, rata-rata tingkat penjualan dan rata-rata total aktiva.

Faktor ukuran perusahaan yang menunjukkan besar kecilnya perusahaan merupakan faktor penting dalam pembentukan laba. Perusahaan besar yang dianggap telah mencapai tahap kedewasaan merupakan suatu gambaran bahwa perusahaan tersebut relative lebih stabil dan lebih mampu menghasilkan laba dibandingkan dengan perusahaan kecil. Bagi perusahaan

yang stabil biasanya dapat memprediksi jumlah keuntungan di tahun-tahun mendatang karena tingkat kepastian laba sangat tinggi. Sebaliknya bagi perusahaan yang belum mapan, besar kemungkinan laba yang diperoleh juga belum stabil karena kepastian laba lebih rendah

Menurut Bambang Riyanto (2008;299-300), suatu perusahaan yang besar yang sahamnya tersebar sangat luas, setiap perluasan modal saham hanya akan mempunyai pengaruh yang kecil terhadap kemungkinan hilangnya atau tergesernya pengendalian dari pihak yang dominan terhadap perusahaan bersangkutan. Sebaliknya, perusahaan yang kecil, dimana sahamnya tersebar di lingkungan kecil, penambahan jumlah saham akan mempunyai pengaruh yang besar terhadap kemungkinan hilangnya kontrol pihak dominan terhadap perusahaan yang bersangkutan. Dengan demikian, maka perusahaan yang besar akan lebih berani mengeluarkan saham baru dalam memenuhi kebutuhan untuk membiayai pertumbuhan yang didasarkan pada penjualan, dibandingkan dengan perusahaan yang kecil.

Semakin besar suatu perusahaan maka kecenderungan penggunaan dana eksternal juga akan semakin besar. Hal ini disebabkan karena perusahaan yang besar memiliki kebutuhan dana yang besar dan salah satu alternative pemenuhan dana yang tersedia menggunakan pendanaan eksternal. Perusahaan yang memiliki banyak asset akan dapat meningkatkan kapasitas produksi yang berpotensi untuk menghasilkan laba lebih baik. Total asset dijadikan sebagai indikator ukuran perusahaan karena sifatnya jangka panjang dibandingkan

dengan penjualan. Untuk memberikan kriteria yang pasti mengenai ukuran suatu perusahaan, digunakan rumus:

Firmsize = Ln(Total Asset)

2.1.5 Return Saham

Return merupakan hasil yang diperoleh dari suatu investasi. Menuurut Jogiyanto (2006:109), return saham dibedakan menjadi dua yaitu return realisasi

(realized return) dan return ekspektasi (expected return). Return realisasi merupakan return yang sudah terjadi yang dihitung berdasarkan data historis. Return realisasi ini penting dalam mengukur kinerja perusahaan dan sebagai dasar penentuan return dan risiko dimasa mendatang. Return ekspektasi merupakan return yang diharapkan di masa mendatang dan masih bersifat tidak pasti. Dalam melakukan investasi investor dihadapkan pada ketidakpastian

(uncertainty) antara return yang akan diperoleh dengan risiko yang akan dihadapinya. Semakin besar return yang diharapkan akan diperoleh dari investasi, semakin besar pula risikonya, sehingga dikatakan bahwa return ekspektasi memiliki hubungan positif dengan risiko.

Risiko yang lebih tinggi biasanya dikorelasikan dengan peluang untuk mendapatkan return yang lebih tinggi pula (high risk high return, low risk low return). Tetapi return yang tinggi tidak selalu harus disertai dengan investasi yang berisiko. Hal ini bisa saja terjadi pada pasar yang tidak rasional. Return yang diterima oleh investor di pasar modal dibedakan menjadi dua jenis yaitu

current income (pendapatan lancar) dan capital gain/capital loss (keuntungan selisih harga).

Current income adalah keuntungan yang didapat melalui pembayaran yang bersifat periodik seperti dividen. Keuntungan ini biasanya diterima dalam bentuk kas atau setara kas sehingga dapat diuangkan secara cepat. Misalnya dividen saham yaitu dibayarkan dalam bentuk saham yang bisa dikonversi menjadi uang kas dengan cara menjual saham yang diterimanya, sedangkan

capital gain (loss) merupakan selisih laba (rugi) yang dialami oleh pemegang saham karena harga saham sekarang relative lebih tinggi (rendah) dibandingkan harga saham sebelumnya. Jika harga saham sekarang (Pt) lebih tinggi dari harga saham periode sebelumnya (Pt -1) maka pemegang saham mengalami capital

gain. Jika yang terjadi sebaliknya maka pemegang saham akan mengalami

capital loss.

Dalam penelitian ini return saham yang digunakan adalah capital gain (loss). Capital gain (loss) merupakan selisih laba (rugi) yang dialami oleh pemegang saham karena harga saham sekarang relative lebih tinggi (rendah) dibandingkan harga saham sebelumnya. Menurut Veno Ajie (2003:178) menjelaskan bahwa “Return saham adalah keuntungan yang diterima dari investasi saham selama periode pengamatan”

Berdasarkan pengertian diatas maka dapat disimpulkan bahwa return saham adalah pengembalian atas investasi yang akan diterima investor dimasa yang akan datang.

Penelitian ini menggunakan return saham satu periode ke depan sehingga perhitungan return saham merupakan hasil bagi antara selisih harga

saham periode tahun depan dengan harga saham periode saat ini dibagi harga saham periode saat ini dengan rumus:

Rt+1 - Rt

Return Saham = Rt

2.2 Tinjauan Penelitian Terdahulu

Beberapa penelitian terdahulu yang dapat ditelaah adalah sebagai berikut:

Tabel 2.1

Tinjauan Penelitian Terdahulu No Judul Penelitian Peneliti Variabel

Penelitian

Hasil Penelitian 1. Analisis Pengaruh

Rasio Likuiditas, Leverage, Aktivitas dan Profitabilitas Terhadap Return Saham Studi Pada Perusahaan

Makanan dan Minuman dengan kategori Industri barang konsumsi di BEJ

I G. K. A. Ulupui, (2009)

Variabel independent:

Current Ratio, Return on Asset, debt to equity ratio dan total asset turn over. Variabel dependen: Return Saham Current ratio berpengaruh positif dan signifikan terhadap return saham, return on asset pengaruh positif dan signifikan terhadap

return saham, debt to equity ratio berpengaruh positif

tetapi tidak signifikan

sedangkan total asset turn over berpengaruh

negative dan tidak signifikan.

No Judul Penelitian Peneliti Variabel Penelitian

Hasil Penelitian 2. Pengaruh Rasio

CAMEL Terhadap Return Saham pada Perbankan yang terdaftar di BEJ tahun 2003-2005. Ketut Alit Suardana, (2009) Variabel independent: CAR, RORA, OEOI, EPS dan LDR. Variabel dependen: Return Saham CAMEL berpengaruh positif secara simultan terhadap retun saham, secara parsial CAR berpengaruh positif terhadap return saham, sedangkan variabel lain secara parsial tidak berpengaruh

terhadap return saham.

3. Pengaruh Faktor Fundamental

Terhadap Return Saham Pada Perusahaan

Manufaktur Yang terdaftar Di BEI

Mei Hotma Mariati Munte, (2009) Variabel

independent: CR, ROE, CFO,PBV, SIZE Variabel dependen: Return Saham CR, ROE, CFO,PBV dan SIZE secara simultan berpengaruh signifikan terhadap return saham, secara parsial hanya ROE yang berpengaruh signifikan, sedangkan variabel independen yang lain tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham.

2.3 Kerangka Konseptual

Dalam penelitian ini yang menjadi variable independennya adalah

Current Ratio (CR), Return On Equity (ROE), Arus Kas Dari Aktivitas Operasi dan Ukuran Perusahaan (SIZE), sedangkan variable dependen atau variabel terikatnya adalah Return Saham. Berdasarkan latar belakang masalah dan

vi DAFTAR ISI

Halaman

PERNYATAAN ... ABSTRAK ...

ABSTRACT ... KATA PENGANTAR ... DAFTAR ISI ... DAFTAR TABEL ... DAFTAR GAMBAR ... DAFTAR LAMPIRAN ... DAFTAR SINGKATAN ... BAB I PENDAHULUAN ...

1.1 Latar Belakang Masalah ... 1.2 Perumusan Masalah ... 1.3 Tujuan Penelitian ... 1.4 Manfaat Penelitian ... BAB II TINJAUAN PUSTAKA ...

2.1 Landasan Teori ... 2.1.1 Current Ratio (CR) ... 2.1.2 Return On Equity (ROE) ... 2.1.3 Arus Kas Operasi ... 2.1.3.1 Pengertian Arus Kas ... 2.1.3.2 Contoh Arus Kas Operasi ... 2.1.3.3 Kegunaan dan Kelemahan Arus

Kas Operasi ... 2.1.4 Ukuran Perusahaan ... 2.1.5 Return Saham ... 2.2 Tinjauan Penelitian Terdahulu ... 2.3 Kerangka Konseptual ... 2.4 Hipotesis Penelitian ... BAB III METODE PENELITIAN ...

3.1 Jenis Penelitian ... 3.2 Tempat dan Waktu Penelitian ... 3.3 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional

Variabel ... 3.3.1 Variabel Independen ... 3.3.2 Variabel Dependen ... 3.4 Populasi dan Sampel Penelitian ... 3.5 Jenis dan Sumber Data ………...

i ii iii iv vi viii ix x xi 1 1 7 7 8 9 9 9 10 11 11 12 13 14 16 18 19 24 26 26 26 26 26 28 29 31

vii 3.6 Metode Pengumpulan Data ………..

3.7 Teknik Analisis Data ……….. 3.7.1 Statistik Deskriptif ………... 3.7.2 Pengujian Asumsi Klasik …………..……..…

3.7.2.1 Uji Normalitas ……….. 3.7.2.2 Uji Multikolinearitas ……….…… 3.7.2.3 Uji Heteroskedastisitas ... 3.7.2.4 Uji Autokolerasi ... 3.7.2.5 Uji Regresi Berganda …………... 3.7.3 Pengujian Hipotesis ………..

3.7.3.1 Analisis Koefisien Determinasi …... 3.7.3.2 Uji Signifikansi Simultan (Uji F) ... 3.7.3.3 Uji Signifikansi Parsial (Uji t) …….. 3.8 Jadwal Penelitian ………... BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ………….………. 4.1 Deskripsi Objek Penelitian ……… 4.2 Analisis Hasil Penelitian ……….….. 4.3 Pengujian Asumsi Klasik ………

4.3.1 Uji Normalitas ……… 4.3.2 Uji Multikolinearitas ………. 4.3.3 Uji Heteroskedastisitas ………... 4.3.4 Uji Autokolerasi ……… 4.3.5 Analisis Regresi Berganda ……… 4.4 Uji Hipotesis ………

4.4.1 Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi ……… 4.4.2 Uji Signifikansi Simultan (F) ……… 4.4.3 Uji Signifikansi Parsial (t) ……… 4.5 Pembahasan Hasil Penelitian...……… BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ………...

5.1 Kesimpulan ... 5.2 Keterbatasan Penelitian ... 5.3 Saran ... DAFTAR PUSTAKA ... LAMPIRAN ...

32 32 32 33 33 35 36 37 37 38 38 39 39 40 41 41 41 43 44 51 52 54 54 57 57 58 60 63 67 67 68 69 71 73

viii DAFTAR TABEL

No. Tabel Judul Halaman 1.1 Data Rata rata Current Ratio, Return On Equity, Cash

Flow From Operation to Debt, Firm Size dan Return Saham pada Perusahaan Real Estate dan Property

Yang terdaftar di BEI Tahun 2007 – 2011...……… 2.1 Tinjauan Penelitian Terdahulu ………. 3.1 Data Populasi Perusahaan Real Estate dan Property yang

Terdaftar di BEI periode 2007-2011 ... 3.2 Jadwal Penelitian ... 4.1 Statistik Deskriptif ... 4.2 Hasil Uji Normalitas (Sebelum Transformasi) ... 4.3 Hasil Uji Normalitas (Setelah Transformasi) ... 4.4 Hasil Uji Multikolineritas ... 4.5 Tingkat Autokolerasi (Durbin Wetson) ... 4.6 Hasil Uji Autokorelasi ... 4.7 Analisis Hasil Regresi ... 4.8 Hasil Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien

Determinasi ... 4.9 Hasil Uji F ...

4.10 Hasil Uji t ………

4.11 Rangkuman Hasil Uji Signifikan Parsial (Uji t) ... 3 18 30 40 42 44 48 51 54 55 56 58 59 61 62

ix DAFTAR GAMBAR

No. Gambar Judul Halaman 2.1 Kerangka Konseptual ...

4.1 Histogram Dependen Variabel : RS... 4.2 Grafik Normal P-P Plot of Regression Standardized

Residual Dependent Variable : RS ... 4.3 Histogram Dependent Variable : Log_RS ... 4.4 Histogram Normal P-Plot of Regression Standardized

Residual Dependent Variable : Log_RS ... 4.5 Grafik Scatterplot Dependent Variable : Log_RS ...

20 45 46 49 50 53

x DAFTAR LAMPIRAN

No. Lampiran Judul Halaman 1 Data Variabel Penelitian Tahun 2007 ...

2 Data Variabel Penelitian Tahun 2008 ... 3 Data Variabel Penelitian Tahun 2009 ... 4 Data Variabel Penelitian Tahun 2010 ... 5 Data Variabel Penelitian Tahun 2011 ...

73 74 75 76 77

xi DAFTAR SINGKATAN

BEI = Bursa Efek Indonesia

BLUE = Best Linier Unblased Estimator CR = Curren Ratio

CFOD = Cash Flow from Activities Operation to Debt D-W = Durbin Wetson

EVA = Economice Value Added

FS = Firm Size

PBV = Price Book Value P-PLOT = Probability Plot ROE = Return On Equity RS = Return Saham