46
Tabel 6. Return On Equity ROE Perusahaan Tahun 2011-2015
No Nama
Perusahaan KODE
Return On Equity ROE 2011 2012 2013 2014 2015
1 Adaro Energy ADRO
0,226 0,128
0,072 0,056
0,045 2
Golden Energy Mines
GEMS 0,106 0,062
0,057 0,043 0,008 3
Indo Tambangraya
Megah ITMG 0,505
0,431 0,239 0,223 0,076
4 Resource Alam
Indonesia KKGI 0,685
0,322 0,235 0,111 0,074
5 Samindo
Resources MYOH
0,194 0,133
0,222 0,280 0,265 6
Tambang Batubara Bukit
Asam Persero PTBA 0,378
0,342 0,246 0,233 0,219
7 Ratu Prabu
Energi ARTI 0,015
0,061 0,072 0,031 0,009
8 Surya Esa
Perkasa ELSA 0,336
0,066 0,106 0,162 0,144
9 Radiant Utama
Interinsco RUIS 0,015
0,122 0,113 0,179 0,122
10 Vale Indonesia INCO 0,039
0,023 0,097 0,023 0,028
11 Timah
Persero TINS 0,195
0,095 0,105 0,114 0,019
12 Citatah CTTH 0,012
0,035 0,006 0,013 0,007
Berdasarkan data yang telah diolah menggunakan SPSS, berikut adalah hasil analisis deskriptif variabel ROE:
Tabel 7. Hasil Perhitungan Analisis Deskriptif Variabel ROE
Descriptive Statistics
N Range Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation
ROE 60 0,679
0,006 0,685
0,14299 0,136114
Valid N listwise
60
Sumber: Data sekunder yang diolah Output SPSS menunjukkan variabel ROE memiliki rentang nilai
sebesar 0,679 dengan nilai minimum 0,006 dan nilai maksimum 0,685
47
Nilai ROE terendah sebesar 0,006 dimiliki oleh PT Citatah Tbk. pada tahun 2013, sedangkan nilai ROE tertinggi sebesar 0,685 dimiliki oleh
PT Resource Alam Indonesia pada tahun 2011. Rata-rata ROE dari 60 data penelitian adalah 0,14299 dengan standar deviasi 0,136114.
4. Net Profit Margin NPM
Berikut merupakan Net Profit Margin NPM dari 12 Perusahaan yang menjadi sampel penelitian selama Tahun 2011
hingga Tahun 2015: Tabel 8. Net Profit Margin NPM Perusahaan Tahun 2011-2015
No Nama Perusahaan KODE
Net Profit Margin NPM 2011 2012 2013 2014 2015
1 Adaro Energy
ADRO 0,139 0,103
0,070 0,055 0,056 2
Golden Energy Mines
GEMS 0,105 0,045
0,039 0,026
0,006 3
Indo Tambangraya Megah
ITMG 0,229 0,177
0,106 0,103
0,040 4
Resource Alam Indonesia
KKGI 0,212 0,110
0,089 0,059
0,051 5
Samindo Resources
MYOH 0,040
0,020 0,071 0,089 0,109
6 Tambang Batubara
Bukit Asam Persero
PTBA 0,292 0,251
0,165 0,154
0,148 7
Ratu Prabu Energi ARTI
0,038 0,115
0,164 0,084 0,076 8
Surya Esa Perkasa ELSA
0,136 0,028
0,059 0,099 0,101 9
Radiant Utama Interinsco
RUIS 0,003 0,018
0,017 0,030
0,026 10 Vale
Indonesia INCO 0,269
0,070 0,042 0,166 0,064
11 Timah Persero
TINS 0,103 0,055
0,088 0,087 0,015 12 Citatah
CTTH 0,006 0,017
0,002 0,005 0,009
48
Berdasarkan data yang telah diolah menggunakan SPSS, berikut adalah hasil analisis deskriptif variabel NPM:
Tabel 9. Hasil Perhitungan Analisis Deskriptif Variabel NPM
Descriptive Statistics
N Range Minimum
Maximu m
Mean Std.
Deviation NPM
60 0,290
0,002 0,292
0,08580 0,068880
Valid N listwise
60
Sumber: Data sekunder yang diolah Output SPSS menunjukkan variabel NPM memiliki rentang nilai
sebesar 28,98 dengan nilai minimum 0,290 dan nilai maksimum 29,18. Nilai NPM terendah sebesar 0,002 dimiliki oleh PT Citatah
Tbk. pada tahun 2013, sedangkan nilai NPM tertinggi sebesar 0,292 dimiliki oleh PT Tambang Batubara Bukit Asam Persero Tbk. pada
tahun 2011. Rata-rata NPM dari 60 data penelitian adalah 0,8580 dengan standar deviasi 0,068880.
C. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel pengganggu memiliki distribusi normal atau
tidak. Penelitian ini menggunakan uji One Sample Kolmogorov- Smirnov
dengan menggunakan taraf signifikansi 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika signifikansi lebih besar dari 0,05. Berikut ini
hasil uji normalitas:
49
Tabel 10. Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 60
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation 1,13326623
Most Extreme Differences
Absolute 0,089
Positive 0,089
Negative -0,057
Kolmogorov-Smirnov Z 0,691
Asymp. Sig. 2-tailed 0,726
Sumber: Data sekunder yang diolah Berdasarkan tabel 10 diatas dapat diketahui nilai signifikansi
0,726. Nilai signifikansi 0,726 0,05 yang berarti bahwa data berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi antar variabel independen dalam model regresi.
Penelitian yang baik mensyaratkan tidak adanya multikolinearitas. Mendeteksi adanya multikolinieritas dapat digunakan nilai tolerance
dan varian inflation factor VIF sebagai tolak ukur. Apabila nilai tolerance
≤ 0,10 dan nilai VIF ≥10 maka dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian tersebut terdapat multikolinieritas. Berikut ini hasil
uji multikolinearitas:
50
Tabel 11. Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Constant DER
0,557 1,796
ROE 0,423
2,362 NPM
0,294 3,396
Sumber: Data sekunder yang diolah Berdasarkan tabel 11 diatas dapat diketahui variabel Debt to
Equity Ratio DER, Return On Equity ROE, dan Net Profit Margin
NPM masing-masing memiliki nilai VIF
≤ 10. Hal ini berarti bahwa dalam model regresi tidak terjadi gejala multikolinearitas.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual dari suatu
pengamatan ke pengamatan lain. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya gejala heteroskedastisitas. Pada
penelitian ini dilakukan uji heteroskedastisitas menggunakan uji glesjer
. Hasil dari uji glejser menunjukan tidak ada heteroskedastisitas apabila dari perhitungan SPSS nilai probabilitas signifikansinya diatas
0,05. Berikut ini hasil uji heteroskedastisitas:
51
Tabel 12. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
Constant 1,264
0,274 4,607
0,000 DER
-0,180 0,128
-0,231 -1,406
0,165 ROE
0,032 0,101
0,059 0,315
0,754 NPM
0,104 0,126
0,187 0,826
0,412
Sumber: Data sekunder yang diolah Berdasarkan tabel 12 diatas, hasil uji glejser menunjukan tidak
adanya gejala heteroskedastisitas. Hal ini dapat diketahui dengan melihat masing-masing variabel yang memiliki nilai signifikansi lebih
besar dari 0,05. 4.
Uji Autokorelasi Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1. Prasyarat yang harus terpenuhi adalah
tidak adanya autokorelasi dalam model regresi. Untuk mengetahui adanya autokorelasi akan dilakukan Uji Durbin-Watson. Dikatakan
tidak terjadi autokorelasi, jika nilai DW berada diantara -2 dan +2 -2 ≤
DW ≤ +2. Berikut ini hasil uji autokorelasi:
Tabel 13. Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-
Watson 1
0,733
a
0,538 0,513
1,16323 1,013
Sumber: Data sekunder yang diolah
52
Berdasarkan tabel 13 dapat diketahui nilai DW sebesar 1,013. Nilai DW 1,013 berada diantara -2 dan +2 -2
≤ 0,904 ≤ +2 yang berarti tidak terdapat autokorelasi dalam model regresi.
D. Hasil Uji Hipotesis Penelitian
1. Analisis Regresi Linear Sederhana
Analisis regresi linear sederhana digunakan untuk menguji pengaruh Debt to Equity Ratio DER, Return On Equity ROE, dan
Net Profit Margin NPM secara parsial terhadap harga saham.
Analisis ini digunakan untuk menguji hipotesis pertama, kedua, dan ketiga.
a. Pengujian Hipotesis Pertama
Hipotesis pertama yang diajukan dalam penelitian ini adalah Debt to Equity Ratio DER
berpengaruh negatif terhadap Harga Saham perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia periode 2011-2015. Hasil analisis regresi linear sederhana dari hipotesis tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 14. Ringkasan Hasil Analisis Regresi Linear Sederhana variabel DER
Variabel Konstanta
Koefisien Nilai r
Nilai t sig
r
hitung
r
2
t
hitung
t
tabel
DER 6,465 -1,186 0,573 0,328 -5,326 2,003 0,000
Sumber: Data sekunder yang diolah
