BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
A. Deskriptif Data Statistik
Sampel penelitian ini adalah 13 perusahaan property and real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Data-data yang digunakan adalah laporan arus
kas dan volume perdagangan saham dari perusahaan sampel. Statistik deskriptif memberikan gambaran mengenai nilai minimum, nilai
maksimum, nilai rata-rata estándar deviasi data yang digunakan dalam penelitian ini :
Tabel 4.1 Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean Std.
Deviation Arus Kas Operasi
39 -1.6812
6.7211 -1.074311 4.1387511
Arus Kas Investasi 39
-5.3611 3.9011
-1.080911 2.1962811 Arus Kas Pendanaan 39
-1.8211 3.0512
2.927411 6.6303211 Volume Perdagangan
Saham 39
3619 6000
3.71158 7.160518
Valid N listwise 39
Sumber : Output SPSS diolah penulis 2010 Berdasarkan data dari tabel 4.1 dapat dijelaskan bahwa :
1. variabel Arus Kas Operasi memiliki jumlah sampel N sebanyak 39,
dengan nilai minimumterkecil -1.6812, nilai maksimum terbesar 6.7211 dan mean rata-rata -1.074311. Standar deviasi simpangan baku variabel
ini adalah 4.1387511,
Universitas Sumatera Utara
2. variabel Arus Kas Investasi memiliki jumlah sampel N sebanyak 39,
dengan nilai minimumterkecil -5.3611, nilai maksimum terbesar 3.9011 dan mean rata-rata -1.080911. Standar deviasi simpangan baku variabel
ini adalah 2.1962811, 3.
variabel Arus Kas Pendanaan memiliki jumlah sampel N sebanyak 39, dengan nilai minimumterkecil -1.8211, nilai maksimum terbesar 3.0512
dan mean rata-rata 2.927411. Standar deviasi simpangan baku variabel ini adalah 6.6303211
4. variabel Volume Perdagangan Saham memiliki jumlah sampel N
sebanyak 39, dengan nilai minimumterkecil 3619, nilai maksimum terbesar 6000 dan mean rata-rata 3.71158. Standar deviasi simpangan
baku variabel ini adalah 7.160518.
B. Uji Asumsi Klasik
Salah satu syarat yang mendasari model regresi berganda dengan metode estimasi Ordinary Least Square OLS adalah terpenuhinya semua asumsi klasik,
agar hasil pengujian bersifat tidak bias dan efisien. Pengujian asumsi klasik dalam penelitian ini dilakukan dengan bantuan program statistik normalitas data,
autokorelasi, heterokedastisitas dan asumsi-asumsi klasik lainnya agar hasil pengujian tidak bersifat bias dan efisien. Menurut Ghazali 2005:123 asumsi
klasik yang harus dipenuhi adalah berdistribusi normal, non-multikolinearitas, non-autokorelasi dan non-heterokedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal serta untuk
menghindari bias dalam model regresi. Pengujian normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S, dengan
membuat hipotesis: H0 : Data residua l berdistribusi normal
Ha : Data tidak berdistribusi normal Apabila signifikansi lebih besar dari 0,05 maka H0 diterima, sedangkan jika
nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak.
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 39
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 5.60142026
Most Extreme Differences
Absolute .210
Positive .210
Negative -.154
Kolmogorov-Smirnov Z 1.309
Asymp. Sig. 2-tailed .065
b. Test distribution is Normal.
c. Calculated from data.
Sumber : Output SPSS diolah penulis 2010 Dari tabel 4.2, dapat diambil kesimpulan bahwa data dalam model regresi
setelah dilakukan transformasi data dalam bentuk logaritma natural, terdistribusi secara normal. Hal ini dapat dilihat dari nilai unstandardized residual lebih besar
Universitas Sumatera Utara
dari 0,05 yakni 0,0650,05. Dengan demikian data dapat dilanjutkan dengan uji asumsi klasik lainnya. Untuk lebih jelas berikut ini turut dilampirkan grafik
histogram dan plot data yang terdistribusi normal.
Gambar 4.1 Histogram
Sumber : Output SPSS diolah penulis 2010 Dengan cara membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang
mendekati distribusi normal, dari grafik di atas dapat disimpulkan bahwa distribusi data normal karena grafik histogram menunjukkan distribusi data
Universitas Sumatera Utara
mengikuti garis diagonal yang tidak menceng skewness kiri maupu n menceng kanan.
Demikian pula dengan hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik polt berikut ini:
Gambar 4.2 Grafik Normal Plot
Sumber : Output SPSS diolah penulis 2010 Pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal
serta penyebarannya agak mendekati dengan garis diagonal sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam model regresi terdistribusi secara normal.
Universitas Sumatera Utara
b. Uji Multikolinearitas
Menurut Ghozali 2005:91 “uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi yang kuat antar variabel bebas independen”.
Multikolinearitas menunjukkan ada tidaknya variabel independen yang memiliki hubungan yang kuat dengan variabel independen lain dalam model regresi, agar
pengambilan keputusan pengaruh pada uji parsial masing-masing variabel independen tidak bias. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas dapat
dilihat dari nilai Variance Inflation Factor VIF, apabila nilai VIF 10 dan nilai tolerance 0,1 maka terjadi multikolinearitas Ghozali, 2005:92.
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinearitas
Model Unstandardized
Coefficients Standardiz
ed Coefficient
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
t Sig
Tole ranc
e VIF
1 Constant
2.691 1.070
2.507 .017 Arus Kas
Operasi -002
.000 -1.041
3.908 .000 .929 4.056 Arus Kas
Investasi -.001
.001 -.352 -2.114 .042 .995 1.581
Arus Kas Pendanaan
.000 .000
-.682 -2.306 .027 .925 4.990 a. Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham
Sumber : Output SPSS diolah penulis 2010
Berdasarkan tabel 4.4 diatas dapat disimpulkan bahwa penelitian ini bebas dari adanya multikolinearitas. Hal ini dapat dilihat dengan membandingkan nilai
tolerance dan VIF. Masing-nasing variabel bebas dalam penelitian memiliki nilai tolerance lebih besar dari 0.01. Jika dilihat dari VIFnya,bahwa masing-masing
Universitas Sumatera Utara
variabel bebas lebih kecil dari 10. Dengan demikian tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam variabel bebasnya.
c. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan periode t-1
sebelumnya. Model regresi yang baik adalah bebas dari autokorelasi. Uji autokorelasi yangn digunakan adalah uji Durbin-Watson DW dengan hipotesis
sebagai berikut : Ho : tidak ada auto korelasi r=0
Ha : ada autokorelasi r ≠0
Pengambilan keputusan ini melihat autokorelasi adalah sebagai berikut : 0 d dL
: tolak Ho dl
≤d≤du : tidak ada keputusan
4-dL ≤4
: tolak Ho d 4-dL
: tolak Ho 4-du d
≤ 4-dl : tidak ada keputusan
dl d 4-du : tidak tolak Ho
Berikut adalah hasil uji Durbin-Watson :
Tabel 4.4 Model Summaryb
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .623
.388 .336
5.83655 1.939
a. Predictors: Constant, Arus Kas Pendanaan, Arus Kas Investasi, Arus Kas Operasi
b. Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham
Universitas Sumatera Utara
Sumber : Output SPSS diolah penulis 2010 Dari tabel 4.5 dapat dilihat bahwa untuk jumlah sampel sebanyak N = 39,
dan variabel bebas 3 maka dapat ditentukan berdasarkan tabel Durbin-Watson yaitu:
dl = 1.441 du = 1.647
Maka, nilai D-W diantara dlDW4-du yaitu 1.4411.9392.353 maka Ho diterima sehingga tidak terdapat autokorelasi pada model regresi.
d. Uji Heteroskedasitas
Ghozali 2005:105 “Uji heterokedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu
pengamatan ke pengamatan lain.” Pengujian asumsi heterokedastisitas
menyimpulkan bahwa model regresi tidak terjadi heterokedastisitas. Dengan kata lain terjadi kesamaan varian dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan
yang lain. Kesimpulan ini diperoleh dengan melihat penyebaran titik-titik yang menyebar secara acak, tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas, serta
tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hasil pengujian heterokedastisitas dapat dilihat pada gambar 4.3 berikut ini.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber : Output SPSS diolah penulis 2010
Universitas Sumatera Utara
C. Pengujian Hipotesis
Untuk menguji hipotesis, peneliti menggunakan analisis regresi berganda.Berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan program
statistik, maka diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 4.5
Model Summaryb
Model R
R Square Adjusted
R Square Std. Error
of the Estimate
Durbin-Watson 1
.623 .388
.336 5.83655
1.939 a.
Predictors: Constant, Arus Kas Pendanaan, Arus Kas Investasi, Arus Kas Operasi
b. Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham
Sumber : Output SPSS,diolah penulis,2010 Pada model Summary diatas dapat dilihat hasil analisis regresi secara
keseluruhan menunjukkan nilai R sebesar 0.623 menunjukkan bahawa korelasi atau hubungan antara volume perdangangan saham dependen dengan arus kas
operasi, arus kas investasi dan arus kas pendanaan mempunyai hubungan sebesar 62,3 .
Nilai Adjusted R Square sebesar 0.336 atau 33,6 mengindikasikan bahwa variasi dari ketiga variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen
sebesar 33,6 dan sisanya 66.4 dijelaskan oleh faktor-faktor lain. Pengujian hipotesis statistik dilakukan dengan menggunakan :
Universitas Sumatera Utara
1. Uji T t-test
Uji T dilakukan untuk mengetahui hubungan antara variabel-variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. Ringkasan hasil uji t
untuk penelitian ini adalah sebagai berikut ini.
Tabel 4.6 Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
2.686 1.071
2.507 .017
Arus Kas Operasi
.2 .000
-1.041 3.908
.000 Arus Kas
Investasi -.01
.001 -.352 -2.114
.042 Arus Kas
Pendanaan .005
.000 -.681 -2.306
.027 a. Dependent Variable: Volume Perdagangan
Saham Sumber : Output SPSS diolah penulis 2010
Dari tabel regresi dapat dilihat besarnya t hitung untuk variabel arus kas operasi adalah 3.908 dengan nilai signifikansi 0.000. Sedangkan t tabel adalah
2,0227 sehingga t hitung t tabel 3.9082,0227 dan nilai signifikansi 0.05 0.000.05 maka dapat disimpulkan variabel arus kas operasi berpengaruh
sigifikan terhadap volume perdagangan saham. Variabel kedua yaiu arus kas investasi yang diukur menunjukkan t
hitung t tabel -2.1142,0227 dan nilai signifikansi 0.05 0.420.05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel arus kas investasi tidak mempunyai
pengaruh yang signifikan terhadap volume perdagangan saham.
Universitas Sumatera Utara
Variabel yang ketiga yaitu arus kas pendanaan yang diukur menunjukkan nilai t hitung t tabel -2.3062,0227 dan nilai signifikansi 0.05
0.270.05. Hasil tersebut membuktikan bahwa variable arus kas pendanaan tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap volume perdagangan
saham. Dari tabel 4.7 diatas dapat diperoleh model persamaan regresi berganda
sebagai berikut :
VPS = 2.686+0 .2AKOp-0.01 KIn+0.005AKDa
Kemudian model persamaan regresi tersebut dapat diiterpretasikan sebagai berikut:
bo = 2.686, nilai konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak terdapat
variabel AKOp, AKIn, AKDa maka volume perdagangan saham sebesar
2.6862. b1 = 0.2, nilai koefisien ini menunjukkan bahwa setiap variabel AKOp
meningkat sebesar satu satuan maka volume perdagangan saham akan
meningkat sebesar 0 .2 atau 20 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
b2 = 0.01, nilai koefisien ini menunjukkan bahwa setiap variabel arus kas
investasi meningkat sebesar satu satuan maka volume perdagangan saham akan menurun sebesar 1 dengan asumsi variabel independen lainnya
dianggap tetap atau sama dengan nol. b3 = 0.005, nilai koefisien ini menunjukkan bahwa setiap variabel arus kas
pendanaan meningkat sebesar satu satuan maka volume perdagangan saham
Universitas Sumatera Utara
akan menurun sebesar 0,5 dengan asumsi variabel independen lainnya
dianggap tetap atau sama dengan nol.
Dari hasil pengujian diatas akan dijelaskan pengaruh variabel independen secara satu persatu parsial
1 Pengaruh arus kas operasi terhadap volume perdagangan saham
mendapatkan bahwa nilai t sebesar 3.908 dengan nilai signifikansi 0.00. Karena signifikansi t lebih kecil dari 0.00 P0.05 maka dapat
disimpulkan bahwa variabel struktur aktiva berpengaruh secara signifikan terhadap variabel volume perdagangan saham pada
perusahaan property and real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI. Hal ini mendukung H1 yang menyatakan bahwa arus
kas operasi berpengaruh terhadap volume perdagangan saham secara parsial,
2 Hasil analisis uji t untuk variabel arus kas investasi memperoleh bahwa
nilai t sebesar -2.114 dengan signifikansi sebesar 0.42 karena signifikansi t lebih besar dari 0.05 P0.05 maka dapat disimpulkan
variabel arus kas investasi tidak berpengaruh secara parsial terhadap volume perdagangan saham pada perusahaan property and real estate
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hasil penelitian ini tidak mendukung hipotesis penelitian H2 yang menyatakan bahwa arus
investasi berpengaruh secara parsial terhadap volume perdagangan saham,
Universitas Sumatera Utara
3 Hasil analisis uji t untuk variabel arus kas investasi memperoleh bahwa
nilai t sebesar -2.306 dengan signifikansi sebesar 0.27 karena signifikansi t lebih besar dari 0.05 P0.05 maka dapat disimpulkan
variabel arus kas investasi tidak berpengaruh secara parsial terhadap volume perdagangan saham pada perusahaan property and real estate
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hasil penelitian ini tidak mendukung hipotesis penelitian H3 yang menyatakan bahwa arus
pendanaan berpengaruh secara parsial terhadap volume perdagangan saham.
2. Uji F ANOVA
Uji F digunakan untuk menguji apakah variabel dependen secara bersama- sama mempengaruhi variabel dependen. Hipotesis untuk pengujian ini adalah
sebagai berikut :
1 Ho = tidak ada pengaruh antara variabel struktur aktiva, profitabilitas
dan ukuran perusahaan secara bersamaan terhadap struktur modal. 2
Ha = ada pengaruh antara variabel struktur aktiva, profitabilitas, dan ukuran perusahaan secara bersamaan terhadap struktur modal.
Berdasarkan uji F dapat diambil kesimpulan bahwa jika nilai signifikansi 0.05 maka Ha diterima yaitu ada pengaruh antara variabel arus kas operasi,
arus kas investasi, dan arus kas pendanaan secara bersamaan terhadap variabel volume perdagangan saham. Jika nilai signifikansi 0.05 maka Ho diterima
Universitas Sumatera Utara
yaitu tidak ada pengaruh antara variabel arus kas operasi, arus kas investasi, dan arus kas pendanaan secara bersamaan terhadap variabel volume
perdagangan saham.
Tabel 4.7 ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 7.561
3 2.520
7.398 .001
Residual 1.192
35 3.407
Total 1.948
38 a. Predictors: Constant, Arus Kas Pendanaan, Arus Kas Investasi, Arus Kas
Operasi b. Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham
Sumber : Output SPSS diolah penulis 2010 Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai signifikansi sebesar 0.001
0.05 sehingga dapat disimpulkan bawa varabel independen yaitu arus kas operasi, arus kas investasi dan arus kas pendanaan secara bersama-sama
berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen yaitu volume perdagangan saham.
D. Pembahasan Hasil Penelitian
Kategori