BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi berganda. Analisis data

Transkripsi

1 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil 1. Statistik Deskriptif Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi berganda. Analisis data dimulai dengan mengolah data dengan menggunakan Microsoft excel, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian menggunakan regresi berganda. Pengujian asumsi klasik dan regresi berganda dilakukan dengan menggunakan software SPSS versi 20.0 for windows. Prosedur dimulai dengan memasukkan variabel-variabel penelitian ke program SPSS tersebut dan menghasilkan outputoutput sesuai metode analisis data yang telah ditentukan. Statistik deskriptif memberikan penjelasan mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata (mean), dan nilai standar deviasi dari variabel-variabel independen dan variabel dependen. Informasi yang dibutuhkan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari dan Indonesian Capital Market Directory berupa data keuangan sampel Perusahaan Industri Property dan Real Estate dari tahun 2008 sampai tahun 2011 yang dijabarkan dalam bentuk statistik. Variabel dari penelitian ini terdiri dari Debt to Equity ratio, Net Profit Margin, Earnings Per Share, Price to Book Value, Price Earning Ratio sebagai independent variabel dan Return Saham sebagai dependent variabe. Statistik deskriptif dari variabel tersebut dari sampel Perusahaan Industri Property dan Real 55

2 Estate selama periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2011 disajikan dalam tabel 4.1 berikut ini: Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Variabel-Variabel Selama Tahun 2008 s/d Tahun 2011 Sumber : data diolah oleh penulis, 2012 Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 52 sampel. Banyaknya sampel setelah dikurangi nilai ekstrim. Berdasarkan hasil perhitungan selama periode pengamatan nampak bahwa Return Saham saham terendah (minimum) adalah : dan tertinggi (maksimum) adalah : Dari data di atas dapat dilihat bahwa Return Saham secara rata rata mengalami perubahan positif dengan rata rata return saham sebesar Hal ini menunjukkan bahwa secara umum Return Saham perusahaan perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini mengalami peningkatan. Standar deviasi Return Saham sebesar Debt to Equity Ratio (DER) terendah (minimum) adalah : dan nilai tertinggi (maksimum) adalah : Dari data di atas dapat dilihat bahwa Debt to Equity Ratio secara rata rata mengalami perubahan positif dengan rata rata Hal ini menunjukkan bahwa secara umum Debt Equity Ratio dimana 56

3 perusahaan perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini mengalami peningkatan. Standar deviasi Debt to Equity Ratio sebesar Net Profit Margin (NPM) terendah (minimum) adalah : dan nilai tertinggi (maksimum) adalah : Dari data di atas dapat dilihat bahwa Net Profit Margin secara rata rata mengalami perubahan positif dengan rata rata Hal ini menunjukkan bahwa secara umum Net Profit Margin dimana perusahaan perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini mengalami peningkatan. Standar deviasi Net Profit Margin sebesar Earning Per Share (EPS) terendah (minimum) adalah : dan nilai tertinggi (maksimum) adalah : Dari data di atas dapat dilihat bahwa Earnings Per Share secara rata rata mengalami perubahan positif dengan rata rata Hal ini menunjukkan bahwa secara umum Earnings Per Share dimana perusahaan perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini mengalami peningkatan. Standar deviasi Earnings Per Share sebesar Price to Book Value (PBV) terendah (minimum) adalah : dan nilai tertinggi (maksimum) adalah : Dari data di atas dapat dilihat bahwa Price to Book Value secara rata rata mengalami perubahan positif dengan rata rata Hal ini menunjukkan bahwa secara umum Price to Book Value dimana perusahaan perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini mengalami peningkatan. Standar deviasi Price to Book Value sebesar Price Earning Ratio (PER) terendah (minimum) adalah : dan nilai tertinggi (maksimum) adalah : Dari data di atas dapat dilihat bahwa Price 57

4 Earning Ratio secara rata rata mengalami perubahan positif dengan rata rata Hal ini menunjukkan bahwa secara umum Price Earning Ratio dimana perusahaan perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini mengalami peningkatan. Standar deviasi Price Earning Ratio sebesar Uji Asumsi dan Kualitas Instrumen Penelitian a. Uji Asumsi Klasik Untuk menghasilkan suatu model regresi yang baik, analisis regresi memerlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis. Apabila terjadi penyimpangan dalam pengujian asumsi klasik perlu dilakukan perbaikan terlebih dahulu. Pengujian asumsi klasik yang telah dilakukan adalah sebagai berikut: 1) Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel residual berdistribusi normal. Pengujian normalitas data dalam penelitian ini mengunakan uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S) dengan membuat hipotesis: H 0 : Data residual berdistribusi normal Ha : Data residual tidak berdistribusi normal Dalam uji Kormogrov - Smirnov, pedoman yang digunakan dalam pengambilan keputusan yaitu: a) jika nilai signifikansi < 0,05 maka distribusi data tidak normal, b) jika nilai signifikansi > 0,05 maka distribusi data normal. 58

5 Tabel 4.2 Uji normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Sumber : data diolah oleh penulis, 2012 Dari hasil pengolahan data tersebut, besarnya nilai Kolmogorov- Smirnov adalah dan signifikansinya pada maka disimpulkan data terdistribusi secara normal dapat dilihat bahwa Asymp Sig sebesar > 0,05. Data yang terdistribusi secara normal tersebut juga dapat dilihat melalui grafik histogram dan grafik normal plot data berikut ini. Berdasarkan grafik pada gambar 4.1 dapat disimpulkan bahwa distribusi data normal karena grafik histogram menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal yang tidak menceng (skewness) ke kiri maupun ke kanan. 59

6 Gambar 4.1 Uji Normalitas Sumber : data diolah oleh penulis, 2012 Gambar 4.2 Grafik Normal P-P Plot Sumber: data diolah oleh penulis,

7 Demikian pula dengan hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik plot. Pada grafik normal plot, terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal serta penyebarannya agak mendekati dengan garis diagonal sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam model regresi terdistribusi secara normal. 2) Uji Multikoloniaritas Mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas adalah dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF), serta menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Besarnya tingkat multikolinearitas yang masih dapat ditolerir, yaitu: Tolerance > 0.10, dan nilai Variance Inflation Factor (VIF) < 10. Berikut disajikan tabel hasil pengujian: Tabel 4.3 Hasil Uji Multikoloniaritas Sumber : data diolah oleh penulis, 2012 Berdasarkan pada tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolonieritas antara variabel independen yang diindikasikan dari nilai tolerance setiap variabel lebih besar dari 0,1. Nilai tolerence DER 0.798; NPM 0.604; EPS 0.802; PBV 0.786; PER

8 Nilai VIF ketiga variabel independen lebih kecil dari 10 yaitu DER 1.253; NPM 1.656; EPS 1.247; PBV 1.273; PER Maka dapat disimpulkan bahwa analisis lebih lanjut dapat dilakukan dengan menggunakan model regresi berganda. 3) Uji Autokolerasi Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data time series. Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi adalah dengan menggunakan nilai uji Durbin Watson. Untuk uji Durbin Watson memiliki ketentuan sebagai berikut: a) angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif, b) angka D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi, c) angka D-W di atas +2 berarti autokorelasi negatif. Tabel 4.4 Hasil uji Durbin Watson Sumber: data diolah oleh penulis,

9 Tabel 4.5 Tabel Durbin Watson Signifikan 5% N dl k = 5 du Diketahui bahwa nilai d (Durbin-Watson) pada model regresi ini sebesar Berdasarkan tabel Durbin-Watson dengan taraf signifikan 0.05 dan N = 52 serta k = 5, maka nilai du sebesar Sehingga nilai du < dw < 4 du yakni < < Hal ini berarti H 0 diterima yakni tidak terjadi masalah autokolerasi dalam pengujian regresi ini. 4) Uji Heterokedasitas Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat plot grafik yang dihasilkan dari pengolahan data dengan menggunakan program SPSS. Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas dengan mengamati penyebaran titik-titik pada gambar

10 a) jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang terartur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas,. b) jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas. Gambar 4.3 Hasil Uji Heterokedasitas Sumber : data diolah oleh penulis, 2012 Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi Return Saham berdasarkan 64

11 masukan variable independen DER, NPM, EPS, PBV, PER. Adanya titiktitik yang menyebar menjauh dari titik-titik yang lain dikarenakan adanya data observasi yang sangat berbeda dengan data observasi yang lain. b. Uji 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) dan layak dilakukan analisis regresi. Untuk menguji hipotesis, peneliti menggunakan analisis regresi berganda. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan program SPSS 20.0, maka diperoleh hasil sebagai berikut: Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linier, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, melalui pengaruh DER, NPM, EPS, PBV, PER terhadap Return Saham. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan program SPSS Versi 20.0, maka diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel 4.6 Hasil Uji Analisis Regresi Sumber : data diolah oleh penulis,

12 Berdasarkan tabel diatas didapatlah persamaan regresi sebagai berikut: Return = DER NPM EPS PBV PER + e Keterangan : a) Konstanta sebesar menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel independen (DER, NPM, EPS, PBV, PER) maka tingkat return saham sebesar b) DER sebesar Nilai koefesien yang negative menunjukkan bahwa DER berpengaruh negative terhadap Return Saham pada industry Property dan Real Estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2008 s/d c) NPM sebesar Nilai koefesien yang positif menunjukkan bahwa NPM berpengaruh positif terhadap Return Saham pada industri Property dan Real Estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2008 s/d d) EPS sebesar Nilai koefesien yang positif menunjukkan bahwa EPS berpengaruh positif terhadap Return Saham pada industri Property dan Real Estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2008 s/d e) PBV sebesar Nilai koefesien yang positif menunjukkan bahwa PBV berpengaruh positif terhadap Return Saham pada industri 66

13 Property dan Real Estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2008 s/d f) PER sebesar Nilai koefesien yang positif menunjukkan bahwa PER berpengaruh positif terhadap Return Saham pada industri Property dan Real Estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2008 s/d c. Uji Hipotesis Pengujian hipotesis dilakukan dengan tujuan untuk menguji ada tidaknya pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen. 1) Uji Statistik Simultan (Uji F) Untuk melihat pengaruh Debt to Equity Ratio, Net Profit Margin, Earnings Per Share, Price to Book Value, Price Earning Ratio terhadap Return Saham secara simultan dapat dihitung dengan menggunakan F test. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan program SPSS 20.0, maka diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel 4.7 Hasil Uji Simultan (Uji F) Sumber : data diolah oleh penulis,

14 Diketahui bahwa F hitung sebesar dan F kritis diperoleh dengan menggunakan aplikasi Microsoft Excel yakni dengan rumus =FINV(0.05,k-1,n-k) dimana 0.05 adalah signifikansi α 5%, k adalah jumlah variabel, dan n adalah jumlah sampel. Sehingga diperoleh rumusan Excel =FINV(0.05,4,47) dan hasil F kritis sebesar Karena F hitung sebesar > F kritis sebesar maka H 0 ditolak dan H a diterima. Hal ini berarti semua variabel independen (Debt to Equity Ratio, Net Profit Margin, Earnings Per Share, Price to Book Value, Price Earning Ratio) secara bersama - sama berpengaruh terhadap variabel dependen (Return Saham) 2) Uji Statistik Parsia ( Uji t ) Uji t digunakan untuk menguji signifikansi konstanta dan setiap variabel independennya. Berdasarkan hasil pengolahan SPSS versi 20.0, diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel 4.8 Hasil Uji Parsial (Uji t) Sumber : data diolah oleh penulis,

15 Nilai t kritis diperoleh dengan menggunakan applikasi Microsoft Excel dengan rumus = TINV(0.05,n-k-1) dimana 0.05 adalah signifikansi α 5% dan n adalah jumlah sampel dan k adalah variabel independen. Sehingga diperoleh rumusan Excel = TINV(0.05,46) dengan hasil t kritis sebesar ± Maka: a) Diketahui bahwa pada variabel DER memiliki signifikan > 0.05 dan memiliki t hitung sebesar < t kritis ± maka kesimpulannya adalah H 0 diterima dan H a ditolak berarti DER tidak berpengaruh signifikan terhadap Return Saham. b) Diketahui bahwa pada variabel NPM memiliki signifikan > 0.05 dan memiliki t hitung sebesar < t kritis ± maka kesimpulannya adalah H 0 diterima dan H a ditolak berarti NPM tidak berpengaruh signifikan terhadap Return Saham. c) Diketahui bahwa pada variabel EPS memiliki signifikan > 0.05 dan memiliki t hitung sebesar < t kritis ± maka kesimpulannya adalah H 0 diterima dan H a ditolak berarti EPS tidak berpengaruh signifikan terhadap Return Saham. d) Diketahui bahwa pada variabel PBV memiliki signifikan < 0.05 dan memiliki t hitung sebesar > t kritis ± maka kesimpulannya adalah H 0 ditolak dan H a diterima berarti PBV berpengaruh signifikan terhadap Return Saham. e) Diketahui bahwa pada variabel PER memiliki signifikan > 0.05 dan memiliki t hitung sebesar < t kritis ± maka 69

16 kesimpulannya adalah H 0 diterima dan H a ditolak berarti PER tidak berpengaruh signifikan terhadap Return Saham. 3) Koefesien Determinasi Nilai koefisien korelasi (R) menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen. Koefisien korelasi dikatakan kuat apabila data nilai R berada diantara 0,5 dan mendekati 1. Koefisien determinasi (R Square) menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R Square adalah 0 sampai dengan 1. Apabila nilai R Square semakin mendekati 1, maka variabel-variabel independen mendekati semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Sebaliknya, semakin kecil nilai R Square maka kemampuan variabel-variabel independen untuk menjelaskan variasi variabel dependen semakin terbatas. Nilai R Square memiliki kelemahan yaitu nilai R Square akan meningkat setiap ada penambahan satu variabel dependen meskipun variabel independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Dalam kenyataannya nilai adjusted R Square dapat bernilai negatif, walaupun yang dikehendaki harus bernilai positif. Jika dalam uji empiris didapat nilai adjusted R Square negatif, maka nilai adjusted R Square dianggap Nol. 70

17 Tabel 4.9 Hasil Pengujian Koefesiensi Determinasi (R 2 ) Sumber : data diolah oleh penulis, 2012 Analisis ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar persentase sumbangan pengaruh variabel independen secara serentak terhadap variabel dependen. Pada tabel data hasil pengujian menggunakan SPSS 20.0 menunjukkan bahwa R 2 (Adjusted Square) adalah Jadi sumbangan pengaruh dari variabel independen yaitu 14% sedangkan sisanya sebesar 86% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti. B. Pembahasan Dari hasil pengujian secara simultan diketahui bahwa kinerja keuangan tidak memiliki pengaruh terhadap return saham. Hal ini ditunjukkan oleh nilai F hitung sebesar Nilai Adjusted R Square sebesar Hal ini berarti ada variasi atau perubahan 14% dalam Return Saham dapat dijelaskan oleh DER, NPM, EPS, PBV, PER sedangkan sisanya 86% dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak dimasukkan dalam persamaan. Hasil pengujian menujukkan bahwa hasil penelitian ini sejalan dengan dengan hasil penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Fachrul Reza (2010) yang menyatakan bahwa kinerja keuangan 71

18 berpengaruh terhadap return saham perusahaan manufaktur secara bersama - sama. Hasil pengujian dalam penelitian ini memang sejalan dengan teori yang ada dimana kinerja keuangan mempengaruhi return saham perusahaan Property dan Real Estate karena kemampuan perusahaan dalam bertahan hidup, menghasilkan laba, bersaing, dan berkembang dapat dilihat dari kinerja keuangannya. Membeli saham adalah membeli sebagian atau suatu kekayaan atau keuntungan perusahaan serta hak-hak lain yang melekat padanya. Kegiatan membeli saham juga dipengaruhi oleh psikologis pembeli, kondisi perusahaan, tingkat suku bunga, harga komoditas, kondisi perekonomian, faktor investasi, inflasi, permintaan dan penawaran, juga tindakan irasional pembeli yaitu ikutikutan membeli saham. Para investor, dalam melakukan kegiatan investasi pada perusahaan property tidak hanya memperhatikan kinerja keuangan, hal ini didukung dengan sifat perusahaan yang biasanya memiliki karekteristik untuk bertahan dalam jangka waktu yang lama (5-10) tahun. 72