Tabel 4.5 Price Earning Ratio PERPerusahaan
Asuransi Yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2002-2007
EMITEN 2002
2003 2004
2005 2006
2007 ABDA
2.657843 2.02381
7.791228 -11.0833
45.06667 4.142553
AHAP
134.8111 189.5904
19.83269 10.51625
15.8046 54.38389
ASBI 5.778462
5.104478 15.9875
12.145 68.02857
-5.18169
ASDM 3.520339
3.418868 5.3
6.163636 12.6
15.19375
ASRM 3.684794
3.238342 2.831338
3.497348 3.662362
4.822059
LPGI
-2.71182 5.457746
3.428571 31.40769
5.553398 2.98
MREI 1.961062
5.481034 14.75714
4.583333 4.9
3.013699
PNIN 2.815534
19.08824 2.594059
3.803571 90.46667
14.54615
PNLF 4.510345
10.46875 7.925
9.794737 6.121429
5.978571
AMAG
6.242857 6.907143
5.978571 6.01875
7.142857 6.25
Sumber : www.idx.co.id data diolah, Juli 2008
Berdasarkan Tabel 4.5 dapat dilihat bahwa penurunan nilai Price Earning Ratio yang paling drastis adalah Price Earning Ratio perusahaan AHAP pada
tahun 2004 senilai 19,83269 dimana tahun sebelunya tahun 2003 senilai 189,5904. Hal ini disebabkan penurunan harga pasar saham perusahaan dan menurunnya
laba per saham untuk perusahaan tersebut. Karena Harga pasar saham dan laba persaham sangat menentukan besar kecilnya nilai Price Earning Ratio dari suatu
perusahaan.
B. Pengembangan Model Analisis
Model analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linear berganda. Untuk memudahkan dalam pencarian koefisien regresinya dilakukan
dengan bantuan aplikasi komputer program spss for windows versi 12.0. Rumusan umum dari regresi linear berganda adalah Mulyono, 2003:153:
Y =
e
x b
x b
b
+ +
+
2 2
1 1
Keterangan : Y = Harga Saham
Universitas Sumatera Utara
x
1
= Price to Book Value PBV
x
2
= PriceEarning Ratio PER
b
= Konstanta
b
3 1
−
= Koefisien Regresi e = Epsilon atau variabel lain yang tidak diikutkan dalam penelitaian.
Berdasarkan hasil pengolahan data yang dilakukan dengan program SPSS versi 12.0 diperoleh print out sebagai berikut :
Tabel 4.6 Output Pengembangan Model Analisis SPSS for Windows versi 12.0
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
253.716 37.538
6.759 .000
PER .858
2.044 .067
2.420 .046
PBV 85.430
18.928 .724
4.513 .000
a Dependent Variable: HARGA
Sumber : SPSS for Windows versi 12.0
Berdasarkan tabel 4.6 diperoleh persamaan regresi sebagai berikut :
Y = 253.716 + 85.430X1 + 0.858X2 + e
Penjelasan model persamaan regresi sebagai berikut : 1.
Konstanta sebesar 253.716 artinya pada saat nilai Price to Book Value PBV dan PriceEarning Ratio PER nol atau tidak ada pengaruh variable
independen, maka nilai harga saham perusahaan tetap sebesar 253.716. 2.
Koefisien regresi Price to Book Value PBV sebesar 85.430 menunjukkan setiap penambahan satu Price to Book Value PBV akan menambah harga
saham sebesar 85.430
Universitas Sumatera Utara
3. Koefisien regresi PriceEarning Ratio PER sebesar 0.858 menunjukkan
setiap penambahan satu PriceEarning Ratio PER akan menambah harga saham sebesar 0.858.
C. Uji Asumsi Klasik Statistik
Untuk mendapatkan suatu hasil yang BLUE Best Unbiased Estimator akan dilakukan suatu pengujian asumsi klasik diantaranya Uji Normalitas sebaran
data, Uji Multikolinieritas, Uji Autokorelasi, Uji Heteroskedastisitas. 1.
Uji Normalitas Sebaran Data
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Observed Cum Prob
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Expect ed C
um
Prob Dependent Variable: HARGA
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Sumber : SPSS for Windows versi 12.0
Berdasarkan tampilan normal P-P Plot menggambarkan sebaran data yang ada menyebar merata dan membentuk garis lurus. Keaadaan ini memberikan gambaran
bahwa seluruh data yang dipergunakan dalam penelitian ini terdistribusi secara normal.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji Multikolinieritas
Tabel 4.7 Output Pengembangan Model Analisis SPSS for Windows versi 12.0
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 253.716
37.538 PER
.858 2.044
.067 .264
3.795 PBV
85.430 18.928
.724 .264
3.795 a Dependent Variable: HARGA
Sumber : SPSS for Windows versi 12.0
Pengujian Multikolinieritas dapat dilihat melalui Nilai VIF VarianceInflation Factor dan Nilai Tolerance. Apabila nilai VIF kurang dari 5 dan Tolerance tidak
kurang dari 0.1 maka multikolinieritas masih dapat diabaikan. Pada tabel dapt dilihat nilai VIF masih berada dibawah angka 5 dan Tolerance tidak kurang dari 0.1,
sehingga model regresi ini dinyatakan terbebas dari asumsi Multikolinieritas Nugroho, 2005:58.
3. Uji Autokorelasi
Tabel 4.8 Output Pengembangan Model Analisis SPSS for Windows versi 12.0
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 .783a
.613 .599
260.71460 1.650
a Predictors: Constant, PBV, PER b Dependent Variable: HARGA
Sumber : SPSS for Windows versi 12.0
Dari tabel 4.8 diperoleh nilai Durbin-Watson adalah sebesar 1,650. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilakukan dengan pengujian sebagai
berikut : a.
1,65 DW 2,35, kesimpulannya tidak terjadi Autokorelasi. b.
1,21 DW
1,65 atau 2,35 DW
2,79, kesimpulannya tidak dapat disimpulkan.
Universitas Sumatera Utara
c. DW
1,21 atau DW 2,79, kesimpulannya terjadi Autokorelasi.
Berdasarkan ketentuan tersebut, dapat ditarik kesimpulan bahwa model regresi terbebas atau tidak terjadi Autokorelasi. Pada model ini Nilai DW adalah 1.640. Nilai
tersebut berada diantara nilai 1,65 DW 2,35 dan dapat disimpulkan model ini bebas dari gejala autokorelasi.
4. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas menunjukkan bahwa variasi tidak sama untuk semua pengamatan. Pada heteroskedastisitas kesalahan yang terjadi tidak random, tetapi
menunjukkan hubungan yang sistematis sesuai dengan besarnya satau atau lebih variable.
Heteroskedastisitas akan terdeteksi bila plot menunjukkan pola yang sistematis metode grafik atau tidak membentuk pola tertentu dan menyebar di semua arah dan
mengisi daerah diatas dan dibawah angka nol secara merata. Penelitian bebas dari masalah heteroskedastisitas, hal ini dapat dilihat dari scatterplot yang dihasilkan.
Sumber : SPSS for Windows versi 12.0
D. Koefisien Determinasi
