BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2011-2015. Dari 14 perusahaan yang tercatat yang menjadi populasi terdapat 11 perusahaan yang memenuhi kriteria dan kemudian dijadikan sampel di dalam penelitian ini. Berikut daftar nama perusahaan yang akan diteliti : Tabel 4.1 Daftar nama perusahaan NO Kode Perusahaan Nama Perusahaan 1 AISA Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk, PT 2 CEKA Wilmar Cahaya Indonesia Tbk, PT 3 DLTA Delta Djakarta Tbk, PT 4 ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk, PT 5 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk, PT 6 MLBI Multi Bintang Indonesia Tbk, PT 7 MYOR Mayora Indah Tbk, PT 8 ROTI Nippon Indosari Corporido Tbk, PT 9 SKLT Sekar Laut Tbk, PT 10 STTP Siantar Top Tbk, PT 11 ULTJ Ultra Jaya Industry and Tranding Company Tbk, PT Sumber : www.sahamok.com 56
57 B. Analisis Hasil Penelitian 1. Statistik Deskriptif Analisis deskriptif dilakukan untuk mengetahui gambaran dari masing-masing variabel penelitian. Analisis deskriptif yang digunakan dalam penelitian ini meliputi nilai minimum, maksimum, rata-rata (mean), dan nilai standar deviasi. Berikut hasil analisis statistik deskriptif secara umum dari data yang digunakan : Tabel 4.2 Hasil Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation HS 55 140,0000 1200000,0000 67308,545455 203897,9897288 EPS 55 35,0000 379032,0000 19708,181818 70639,3516961 OPM 55,0201,4281,148087,1023617 CR 55,0047 6,4237 1,978559 1,2455688 ITR 55,7409 52,6944 11,694009 12,3392180 Valid N (listwise) 55 Sumber : Output SPSS versi 20 Dari table 4.2 diatas menunjukkan bahwa jumlah data yang di analisis adalah sebanyak 55 sampel. Berdasarkan table tersebut diketahui bahwa : 1. Earning Per Share (EPS) merupakan jumlah laba bersih setelah pajak pada satu tahun buku yang dihasilkan untuk setiap lembar saham yang memiliki nilai minimum sebesar 35,0000 persen pada perusahaan PT. Ultrajaya Industry and Tranding Company Tbk, nilai
58 maksimum sebesar 379032,0000 persen pada perusahaan PT. Tiga Pilar Sejahtera Foof Tbk, nilai rata-rata sebesar 19708,181818, dan standar deviasi sebesar 70639,3516961, yang berarti bahwa rata rata lebih kecil dibanding dengan nilai standar deviasi, hal ini mengindikasikan sebaran data kecil memberikan arti bahwa data variabel Earning Per Share (EPS) kurang bagus. 2. Operating Profit Margin (OPM) merupakan beban beban operasional perusahaan yang memiliki nilai minimum sebesar 0,0201 persen pada perusahaan PT. Sekar Laut Tbk, nilai maksimum sebesar 0,4281 persen pada perusahaan PT. Multi Bintang Indonesia Tbk, nilai rata-rata sebesar 0,148087, dan standar deviasi sebesar 0,1023617, yang berarti bahwa rata rata lebih besar dibandingkan dengan nilai standar deviasi, hal ini mengindikasikan sebaran data besar memberikan arti bahwa data variabel Operating Profit Margin (OPM) bagus. 3. Current Ratio (CR) merupakan rasio yang menunjukkan sejauh mana aktiva lancar menutupi kewajiban lancarnya yang memiliki nilai minimum sebesar 0,0047 persen pada perusahaan PT. Delta Djakarta Tbk, nilai maksimum sebesar 6,4237 persen pada perusahaan PT. Delta Djakarta Tbk, nilai rata-rata sebesar 1,978559, dan standar deviasi sebesar 1,2455688, yang berarti bahwa rata rata lebih besar dibandingkan dengan nilai standar deviasi, hal ini mengindikasikan sebaran data besar memberikan arti bahwa data variabel Current Ratio (CR) bagus.
59 4. Inventory Turnover Ratio (ITR) merupakan perputaran persediaan antara harga pokok penjualan terhadap persediaan rata rata yang memiliki nilai minimum sebesar 0,7409 persen pada perusahaan PT. Sekar Laut Tbk, nilai maksimum sebesar 52,6944 persen pada perusahaan PT. Nippon Indosari Corporindo Tbk, nilai rata-rata sebesar 11,694009, dan standar deviasi sebesar 12,3392180, yang berarti bahwa rata rata lebih kecil dibanding dengan nilai standar deviasi, hal ini mengindikasikan sebaran data kecil memberikan arti bahwa data variabel Inventory Turnover Ratio (ITR) kurang bagus. 5. Harga Saham (HS) merupakan harga yang terjadi dibursa efek pada saat tertentu yang ditentukan oleh pelaku pasar dan ditentukan oleh permintaan dan penawaran saham yang memiliki nilai minimum sebesar 140,0000 persen pada perusahaan PT. Sekar Laut Tbk, nilai maksimum sebesar 1200000,0000 persen pada perusahaan PT. Multi Bintang Indonesia Tbk, nilai rata-rata sebesar 67308,545455, dan standar deviasi sebesar 203897,9897288, yang berarti bahwa rata rata lebih kecil dibanding dengan nilai standar deviasi, hal ini mengindikasikan sebaran data kecil memberikan arti bahwa data variabel Harga Saham (HS) kurang bagus. 2. Uji Asmumsi Klasik Pengujian regresi linier berganda dapat dilakukan setelah model penelitian ini memenuhi syarat syarat uji asumsi klasik. Syarat syarat data tersebut adalah data tersebut harus terdistribusi secara normal, tidak mengandung multikolinearitas, autokorelasi dan heteroskdastisitas.
60 Untuk itu untuk sebelum melakukan pengujian regresi linier berganda perlu dilakukan terlebih dahulu pengujia asumsi klasik, yang terdiri dari : 1. Uji Normalitas Uji Normal bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya memiliki distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi normal ataupun mendekati normal (Ghozali, 2013). Terdapat dua cara untuk mendeteksi normalitas residual yaitu dengan uji grafik dan uji statistik. Cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingan data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Namun hanya dengan melihat histogram kadang kadang menyesatkan. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dan distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk garis lurus diagonal dan ploting data residual akan membandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Hasil uji normalitas dengan histogram dan normal probability plot.
61 Gambar 4.1 Hail Uji Normalitas Dengan Histogram Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas Dengan Normal Probability Plot Dari gambar grafik histogram dan normal probability plot diatas dari grafik histogram terlihat bahwa residual persamaan regresi terdistribusi secara normal dan berbentuk simestris tidak menceng ke kanan maupun ke kiri, sedangkan grafik normal
62 probability plot terlihat titik titik yang menyebar di luar garis diagonal. Untuk lebih memberikan akurasi terhadap uji normalitas dengan grafik, dilakukan juga uji statistik. Tabel 4.3 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov (K S) One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 55 Normal Parameters a,b Mean 0E-7 Std. Deviation 1,37411823 Most Extreme Differences Absolute,060 Positive,048 Negative -,060 Kolmogorov-Smirnov Z,447 Asymp. Sig. (2-tailed),988 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Dari uji asumsi klasik dapat disimpulkan bahwa uji statistik non parametrik Kolmogorov Smirnov (K S) mengandung residual yang terdistribusi tidak normal. Oleh karena itu dilakukannya transformasi model. Berdasarkan tabel 4.3 nilai Kolmogorov-Smirnov (K S) adalah sebesar 0,447 dan nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0,988 lebih besar dari 0,05. Hal ini berarti H 0 diterima yang berarti data berdistribusi normal.
63 2. Uji Multikolonieritas Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah regresi ditemukan adanya hubungan langsung (korelasi) antara variabel indpenden. Multikolonieritas terjadi jika nilai tolerance < 0,10 atau sama dengan nilai variance inflation factor (VIF) > 10. Berikut ini hasil uji multikolonieritas dari data yang digunakan: Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolonieritas Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF (Constant) EPS,780 1,282 1 OPM,762 1,313 CR,985 1,015 ITR,965 1,036 a. Dependent Variable: HS Hasil tabel 4.4 menunjukan bahwa output perhitungan nilai Tolerance tidak ada variabel independen (EPS, OPM, CR, dan ITR) yang memiliki nilai Tolerance < 0,10. Hasil perhitungan nilai variance inflation factor (VIF) juga menunjukan hal yang sama tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF > 0,10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel independen dalam model regresi. Hal ini berarti H 0 diterima yang berarti data berdistribusi normal.
64 3. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Berikut hasil uji autokorelasi: Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1,763 a,581,548 1,4280256 1,952 a. Predictors: (Constant), ITR, EPS, CR, OPM b. Dependent Variable: HS Berdasarkan Tabel 4.5 nilai D-W sebesar 1,952, nilai ini dibandingkan dengan nilai tabel D-W dengan menggunakan nilai sigifikan 5%, jumlah sampel 55 (n=55) dan jumlah variabel independen 4 (k=4), didapat nilai dl = 1,414 dan nilai du = 1,724. Dengan demikian dapat disimpulkan du < d < 4 du, maka diperoleh perhitungan 1,724 < 1,952 < 4 1,724 yang berarti H 0 tidak ada autokorelasi, positif atau negatif. 4. Uji Heteroskesdatisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan
65 ke pengamatan yang lain. Dalam penelitian ini heteroskedastisitas di deteksi dengan uji plot dan uji glejser. Berikut Hasil dari kedua uji : Gambar 4.3 Hasil Grafik Plot Dalam Gambar 4.3 terlihat pola yang tidak jelas, serta titiktitik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka dalam uji ini artinya tidak terjadi heteroskesdatisitas. Selanjutnya yang dilakukan adalah uji glejser.
66 Tabel 4.6 Hasil Uji Glajser Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. (Constant),673,749,898,373 EPS,117,052,327 2,233,060 1 OPM,174,188,137,923,360 CR,062,123,065,500,619 ITR,011,156,009,071,944 a. Dependent Variable: ABS Berdasarkan hasil output tabel 4.6 Uji Glejser diatas, terlihat hasil dari nilai Sig. yang rata-rata lebih besar dari 0,05. Hasil ini menunjukan diantara kedua uji ini tidak adanya heteroskedastisitas, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi layak dipakai untuk memprediksi Harga Saham, berdasarkan masukan variabel independen, yaitu Earning Per Share, Operating Profit Margin, Current Ratio, dan Inventory Turnover Ratio. 3. Uji Kesesuaian Model 1. Uji Koefisien determinasi (R 2 ) Koefisien determinasi (R 2 ) ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel depeneden. Nilai determinasi dengan nilai R, R Square, Adjusted R Square, dan Standard error of the estimate (SEE). Nilai R 2 adalah antara 0 dan 1. Nilai R 2 yang semakin kecil berarti
67 kemampuan variabel dependen amat terbatas, semakin mendekati 1 maka nilainya semakin baik yang berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi varibel dependen. Tabel 4.7 Hasil Uji Determinasi (R2) Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,763 a,581,548 1,4280256 a. Predictors: (Constant), ITR, EPS, CR, OPM b. Dependent Variable: HS Berdasarkan hasil output SPSS 20 diatas diketahui nilai Adjusted R Square sebesar 0,548 hal ini berarti 54,8% variabel Harga Saham yang dapat dijelaskan oleh variasi dari keempat variabel independen yaitu Earning Per Share, Operating Profit Margin, Current Ratio, dan Inventory Turnover Ratio sedangkan sisanya 45.2% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. 2. Uji Bersama-sama (Uji F) Uji kesesuaian atau kelayakan model digunakan untuk menganalisis pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen dengan tingakat signifikansi yang telah ditentukan sebesar 0,05 dengan cara:
68 a. Jika nilai probabilitas > 0,05 maka variabel independen secara bersama-sama berpengaruh tidak signifikan terhadap variabel terikat. b. Jika nilai probabilitas < 0,05 maka variabel independen secara bersama-sama bepengaruh signifikan terhadap variabel terikat. Atau dengan cara melihat F hitung dengan F tabel: a. Jika F hitung < F tabel, maka variabel independen secara bersama-sama berpengaruh tidak signifikan terhadap variable terikat. b. Jika F hitung > F tabel maka variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat. Secara umum hipotesisnya dituliskan sebagai berikut: H 0 = Variabel Independen secara bersama-sama tidak signifikan mempengaruhi variabel terikat. H a = Variabel Independen secara bersama-sama signifikan mempengaruhi variabel terikat. Hasil Uji F dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: Tabel 4.8 Hasil Uji F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 141,655 4 35,414 17,366,000 b 1 Residual 101,963 50 2,039 Total 243,617 54 a. Dependent Variable: HS b. Predictors: (Constant), ITR, EPS, CR, OPM
69 Berdasarkan hasil tabel 4.8, dapat diperoleh hasil uji signifikan untuk variabel independen dapat mempengaruhi variabel dependen secara signifikan. Untuk model uji ANOVA atau F test dapat dilihat bahwa Uji F hitung sebesar 17,366 Dengan probabilitas 0.000. Probabilitas berada dibawah nilai signifikan (α = 0.05) dan, Jika dibandingkan dengan F hitung (17,366) > F tabel (2,54). Jadi model regresi ini dapat dikatakan bahwa variabel independen yaitu Earning Per Share, Operating Profit Margin, Current Ratio dan Inventory Turnover Ratio secara bersama-sama berpengaruh terhadap Harga Saham. C. Uji Hipotesis 1. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t) Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah variabel independen yaitu Earning Per Share, Operating Profit Margin, Current Ratio dan Inventory Turnover Ratio mempengaruhi variabel dependen yaitu Harga Saham secara parsial. Berikut hasil perhitungan uji t dalam penelitian ini:
70 Tabel 4.9 Hasil Uji Statistik t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. (Constant) 7,293 1,249 5,840,000 EPS,414,087,492 4,745,000 1 OPM 1,047,313,350 3,342,002 CR -,095,205 -,043 -,461,647 ITR,516,260,185 1,983,053 a. Dependent Variable: HS Dari tabel 4.9 dapat disimpulkan dengan menggunkan uji hipotesis masing-masing variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y), sebagai berikut: H 1 : Earning Per Share berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham Hasil output regresi diatas menunjukan bahwa nilai probabilitas signifikan (sig t) variabel Earning Per Share kurang dari 0,05 yaitu sebesar 0,000 hal ini dapat disimpulkan bahwa Earning Per Share berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham. H 2 : Operating Profit Margin berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham Hasil output regresi diatas menunjukan bahwa nilai probabilitas signifikan (sig t) variabel Operating Profit Margin kurang dari 0,05 yaitu sebesar 0.002 hal ini dapat disimpulkan bahwa
71 Operating Profit Margin berpengaruh secara signifikan terhadap Harga Saham. H 3 : Current Ratio Berpengaruh Terhadap Harga Saham Hasil output regresi diatas menunjukan bahwa nilai probabilitas signifikan (sig t) variabel Current Ratio lebih dari 0,05 yaitu sebesar 0.647 hal ini dapat disimpulkan bahwa Current Ratio tidak berpengaruh terhadap Harga Saham. H 4 : Inventory Turnover Ratio berpengaruh terhadap Harga Saham Hasil output regresi diatas menunjukan bahwa nilai probabilitas signifikan (sig t) variabel Inventory Turnover Ratio lebih dari 0,05 yaitu sebesar 0.053 hal ini dapat disimpulkan bahwa Inventory Turnover Ratio tidak berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham. 2. Uji Regresi Linear Berganda Uji regresi linear berganda yaitu untuk mengetahui gambaran mengenai pengaruh antara dua atau lebih variabel X sebagai variabel independen (bebas) dengan variabel Y sebagai variabel dependen (terikat).
72 Dalam penelitian ini, analisis regresi linear berganda dilakukan dengan mengetahui koefisien regresi atau besarnya pengaruh variabel dependennya yaitu Harga Saham, sedangkan variabel dependennya yaitu Earning Per Share, Operating Profit Margin, Current Ratio, dan Inventory Turnover Ratio. Berikut adalah tabel regresi linear berganda : Tabel 4.10 Hasil Uji Analisis Regresi Linier Berganda Coefficients a Model Unstandardized Standardized t Sig. Coefficients Coefficients B Std. Error Beta (Constant) 7,293 1,249 5,840,000 EPS,414,087,492 4,745,000 1 OPM 1,047,313,350 3,342,002 CR -,095,205 -,043 -,461,647 ITR,516,260,185 1,983,053 a. Dependent Variable: HS Analisis data yang digunakam dalam penelitian ini adalah model regresi linear berganda yaitu sebagai berikut: Y = α + β 1 X 1 + β 2X 2 + β 3X 3 + β 4X 4 + Menjadi: Harga Saham = 7,293+ 0,414 EPS + 1,047OPM 0,095 CR + 0,516ITR + e Persamaan regresi tersebut dapat dijelaskan sebagia berikut : a) Nilai konstanta sebesar 7,293, artinya apabila variabel independen Earning Per Share, Operating Profit Margin, Current Ratio, dan
73 Inventory Turnover Ratio nilainya sama dengan 0 maka Harga Saham nilainya adalah 7,293. b) Pada koefisien regresi variabel Earing Per Share menunjukan nilai koefisien sebesar 0,414 menunjukkan adanya hubungan antara variabel Harga Saham dengan Earing Per Share, yang artinya jika Earning Per Share mengalami kenaikan sebesar 1 satuan maka nilai Harga Saham akan naik sebesar 0,414 dengan asumsi bahwa variabel independen lainnya tetap. c) Pada koefisien regresi variabel Operating Profit Margin menunjukan nilai koefisien regresi sebesar 1,047 menunjukkan adanya hubungan yang berlawanan arah antara variabel Harga Saham dengan Operating Profit Margin, yang artinya jika Operating Profit Margin mengalami kenaikan sebesar 1 satuan maka nilai Harga Saham akan turun sebesar 1,047 dengan asumsi bahwa variabel independen lainnya tetap. d) Nilai koefisien regresi variabel Current Ratio diperoleh sebesar - 0,095. Nilai koefisien regresi menunjukan bahwa adanya hubungan yang berlawanan arah antara variabel Harga Saham dengan Current Ratio, yang artinya jika Current Ratio, mengalami kenaikan sebesar 1 satuan maka nilai Harga Saham akan turun sebesar 0,095 dengan asumsi bahwa variabel independen lainnya tetap. e) Nilai koefisien regresi variabel Inventory Turnover Ratio diperoleh sebesar 0,516. Nilai koefisien regresi menunjukkan adanya
74 hubungan yang berlawanan antara variabel Harga Saham dengan Inventory Trunover Ratio, yang artinya jika Inventory Trunover Ratio mengalami kenaikan sebesar 1 satuan maka nilai Harga Saham akan naik sebesar 0,516 dengan asumsi bahwa variabel independen lainnya tetap. D. Pembahasan 1. Pengaruh Earning Per Share terhadap Harga Saham. Berdasarkan hasil penelitian pengujian statistik regresi linear berganda menunjukan bahwa variabel Earning Per Share memperoleh koefisien regresi 0,414 dengan tingkat signifikan sebesar 0.000 < 0.05 nilai signifikansi berada dibawah (α) 0,05 yang artinya Earning Per Share memiliki pengaruh terhadap Harga Saham, sehingga H1 diterima. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Abied (2013) yang menyatakan Bahwa Earning Per Share berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham. Hal ini disebabkan karena banyak jumlah uang yang dikeluarkan oleh para investor untuk membayar setiap laba yang dilaporkan. Earning Per Share akan lebih tinggi pada perusahaan perusahaan yang memiliki prospek pertumbuhan yang kuat, jika hal hal lain di anggap konstan, tetapi mereka akan lebih rendah pada perusahaan perusahaan yang lebih beresiko.
75 Pemegang saham biasanya mengkhawatirkan kinerja perusahaan di masa depan, sementara Earning Per Share didasarkan pada kinerja dimasa depan. 2. Pengaruh Operating profit Margin terhadap Harga Saham Pada variabel Operating Profit Margin diperoleh koefisien regresi sebesar 1,047 dengan tingkat signifikan sebesar 0,002 < 0,05. nilai signifikansi berada dibawah (α) 0,05 yang artinya Operating Profit Margin memiliki arah positif dan berpengaruh terhadap Harga Saham. Sehingga H 2 diterima. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh nanik (2013) menyatakan bahwa Operating Profit Margin berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham. Hal ini disebabkan karena biaya operasional merupakan biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan sehubungan dengan aktivitas utama perusahaan. Jika terjadi efisiensi biaya operasional maka OPM akan semakin meningkat. Dengan kata lain OPM menunjukkan efisiensi perusahaan dalam mengelola biaya operasional. Apabila OPM semakin meningkat maka kinerja perusahaan semakin membaik dan dampak pada peningkatan harga saham. Dengan demikian OPM mempunyai pengaruh positif terhadap harga saham. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel OPM berpengaruh signifikan terhadap harga saham perusahaan industri konsumsi, dengan demikian dapat dikatakan semakin tinggi nilai OPM maka akan semakin tinggi pula harga saham dan sebaliknya semakin rendah OPM maka harga saham juga akan semakin rendah.
76 3. Pengaruh Current Ratio terhadap Harga Saham Pada variabel Current Ratio diperoleh koefisien regresi sebesar - 0,095 dengan tingkat signifikan sebesar 0.647 > 0.05. nilai signifikansi berada diatas (α) 0,05 yang artinya Current Ratio tidak berpengaruh terhadap Harga Saham. Sehingga H 3 ditolak. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Angrawit Kusumawardani (2011), yang menyatakan bahwa Current Ratio tidak berpengaruh terhadap Harga Saham. Hal ini disebabkan karena Kondisi ini mengandung arti bahwa Current Ratio yang rendah biasanya dianggap menunjukkan terjadinya masalah dalam likuiditas dan merupakan indikator awal mengenai ketidak mampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Current Ratio yang tinggi, yang berarti likuiditas yang tinggi juga menunjukkan bahwa perusahaan kurang mampu mengelola money to create money, yang pada akhirnya dapat mengurangi kemampuan laba perusahaan. Investor sering menilai bahwa semakin besar Current Ratio menunjukkan besarnya kemampuan perusahaan dalam memenuhi kebutuhan operasionalnya terutama modal kerja yang sangat penting untuk menjaga perfomance kinerja perusahaan yang pada akhirnya mempengaruhi performance harga saham. Hal ini dapat memberikan keyakinan kepada investor untuk memiliki saham perusahaan tersebut sehingga dapat meningkatkan return saham.
77 4. Pengaruh Inventory Turnover Ratio terhadap Harga Saham. Pada variabel Inventory Turnover Ratio diperoleh koefisien regresi sebesar 0,516, dengan tingkat signifikan sebesar 0.053 > 0.05. nilai signifikansi berada dibawah (α) 0,05 yang artinya Inventory Turnover Ratio tidak berpengaruh terhadap Harga Saham sehingga H 4 ditolak. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Indra (2014) yang menyatakan bahwa Inventory Turnover Ratio tidak berpengaruh terhadap Harga Saham. Hal ini disebabkan karena Inventory Turnover Ratio merupakan rasio manajemen aset yang mengitung seberapa sering persediaan mampu berputar selama satu tahun. Jika Inventory Turnover Ratio semakin tinggi maka kemungkinan laba yang dihasilkan akan tinggi pula. Disisi lain, ababila persediaan terlalu sering berputar juga bisa menyebabkan masalah likuiditas, bisa juga mengakibatkan ketidakmampuan perusahaan mencapai target penjualankarena minimnya persediaan pada perusahaan tersebut. Oleh karena itu perputaran persediaan yang tinggi tidak selamanya baik, terkadang justru mengakibatkan masalah.