BAB III METODE PENELITIAN. Menurut Umar (2003 : 30) penelitian asosiatif kausal adalah penelitian yang

BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian Jenis penelitian yang dilakukan adalah penelitian asosiatif kausal. Menurut Umar (2003 : 30) penelitian asosiatif kausal adalah penelitian yang bertujuan untuk menganalisis hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya atau bagaimana suatu variabel mempengaruhi variabel lain. Penelitian ini dirancang untuk menguji pengaruh fakta dan fenomena serta mencari keterangan-keterangan secara fakta dan fenomena serta mencari keteranganketerangan secara faktual. Rancangan penelitian ini dilakukan untuk menguji pengeruh fakta dan fenomena investment opportunity set berbasis pada harga saham terhadap real growth perusahaan real estate dan property. 3.2 Populasi dan Sampel Penelitian Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas : objek/subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulan (Sugiono, 2006;72). Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan real estate dan property yang terdaftar (listing) di Bursa Efek Indonesia sampai tahun 2011. Sampel dalam penelitian ini adalah perusahaan real estate dan property di Bursa Efek Indonesia yang telah menyajikan laporan keuangan dari tahun 2009-2011. Metode pengambilan sampel yang digunakan adalah purposive sampling yaitu pengambilan sampel secara 46

tidak acak yang informasinya diperoleh dengan menggunakan pertimbangan tertentu. Kriteria- kriteria sampel yang digunakan adalah sebagai berikut : 1. Sampel yang diambil merupakan perusahaan real estate dan properti yang terdaftar di BEI dari tahun 2009 sampai tahun 2011. 2. Perusahaan real estate dan properti mempublikasikan laporan keuangan tahunan yang diaudit secara konsisten dari tahun 2009 sampai tahun 2011 karena penulis meneliti untuk tahun pengamatan 2009-2011. Perusahaan real estate dan properti yang memiliki harga penutupan saham minimal 3 tahun dari tahun 2009 sampai tahun 2011 3. Perusahaan yang mencatat laba selama 3 tahun berturut turut dari tahun 2009 sampai tahun 2011 Sesuai dengan keempat Kriteria di atas, maka jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 34 perusahaan real estate dan property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2008-2011, seperti ditunjukkan pada table 3. 1 berikut ini. Tabel 3.1 Jumlah Sampel Berdasarkan Kriteria Seleksi Sampel No Kriteria Sampel Jumlah 1 Perusahaan properti dan real estat yang terdaftar di BEI 40 Perusahaan yang tidak mempublikasikan laporan 2 keuangan yang diaudit mulai tahun 2009 sampai dengan tahun 2011 (1) 3 Perusahaan yang tidak memiliki harga penutupan saham berturut-turut dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2011 dan tidak mencatat laba selama 3 tahun berturut - turut (5) 4 Perusahaan yang tidak mencatat laba selama 3 tahun berturut turut (6) Jumlah sampel penelitian 28 Sumber : www.idx.co.id 47

Berikut adalah daftar sampel perusahaan Manufaktur yang digunakan dalam penelitian ini setelah melalui tahap penyeleksian kriteria sampel: Tabel 3.2 Daftar sampel penelitian No Kode Nama Kriteria Sampel 1 2 3 4 1 ADHI Adhi Karya 1 3 ASRI Alam Sutera Realty Tbk 2 4 BAPA Bekasi Asri Pemula Tbk 3 5 BCIP Bhuwanatala Indah Permai Tbk 4 7 BKSL Sentul Cit y (formerly Bukit Sentul) Tbk 5 8 CTRP Ciputra Property Tbk 6 9 CTRS Ciputra Surya Tbk 7 11 DUTI Duta Pertiwi Tbk 8 12 ELTY Bakrieland Development Tbk 9 15 GMTD Gowa Makassar Tourism Development 10 Tbk 17 JIHD Jakarta Int'l Hotel & Development Tbk 11 18 JKON Jaya Konstruksi Manggala Pratama Tbk 12 19 JRPT Jaya Real Property Tbk 13 20 KIJA Kawasan Industri Jababeka Tbk 14 21 LAMI Lamicitra Nusantara Tbk 15 23 LPCK Lippo Cikarang Tbk 16 24 LPKR Lippo Karawaci Tbk 17 25 MDLN Modernland Realty Ltd Tbk 18 26 MKPI Metro Politan Kentjana Tbk 19 28 MTSM Metro Realty Tbk 20 29 OMRE Indonesia Prima Property Tbk 21 31 PWON Pakuwon Jati Tbk 22 34 RDTX Roda Vivatex Tbk 23 35 SCBD Danayasa Arthatama Tbk 24 37 SMRA Summarecon Agung Tbk 25 38 SSIA Surya Semesta Internusa Tbk 26 39 TOTL Total Bangun Persada Tbk 27 40 WIKA Wijaya Karya Tbk 28 Sumber : Tabel Lampiran 1 48

3.3 Jenis dan Sumber Data Data merupakan sekumpulan informasi atau nilai yang diperoleh dari pengamatan (observasi) suatu obyek, data dapat berupa angka dan dapat pula merupakan lambang atau sifat ( Situmorang, dkk, 2020:1). Beberapa macam data antara lain ; data populasi dan data sampel, data observasi, data primer, dan data sekunder. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data kuantitatif yaitu data yang diukur dalam suatu skala secara numerik (Kuncoro, 2003 : 124). Data yang digunakan adalah laporan keuangan tahunan perusahaan-perusahaan real estate dan property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2009, 20010 dan 2011. Data ini merupakan data sekunder yaitu data sekunder yaitu data yang diperoleh dari sumber kedua atau sumber sekunder dari data yang kita butuhkan (Bungin, 2005:122). Data tersebut diperoleh dari Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Bursa Efek Indonesia. 3.4 Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Variabel variabel yang akan diteliti dalam penelitian ini dapat didefinisikan dan diukur dengan dua variabel yaitu: variabel dependen dan variabel independen. Real growth (realisasi pertumbuhan) diperlakukan sebagai variabel dependen dan investment opportunity set (IOS) berbasis harga saham diperlakukan sebagai variabel independen. 49

A. Variabel Real Growth (Y) Real growth perusahaan yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari pertumbuhan asset dan pertumbuhan ekuitas yang ditunjukkan dalam pertumbuhan nilai buku aktiva dan nilai buku perusahaan. Menurut mardiyah (2001) pertumbuhan asset merupakan perubahan tingkat pertumbuhan tahunan dari total aktiva. Peningkatan asset yang diikuti peningkatan hasil operasi akan semakin menambah kepercayaan pihak luar terhadap perusahaan. Variabel pertumbuhan asset dalam penelitian ini diukur dengan menggunakan persentase kenaikan atau penurunan asset dari suatu periode ke periode berikutnya. Pertumbuhan ekuitas merupakan akumulasi dari laba yang diperoleh. Laba bersih yang tidak dibagikan sebagai dividen akan menjadi tambahan terhadap nilai ekuitas. Jika perusahaan dapat terus menghasilkan keuntungan, terlebih apabila terus meningkat, nilai ekuitas pun akan terus bertambah. Variabel pertumbuhan ekuitas dalam penelitian ini diukur dengan menggunakan persentase kenaikan atau penurunan ekuitas dari suatu periode ke periode berikutnya. B. Variabel Investment Opportunity Set (X) Investment Opportunity Set (IOS) adalah set peluang investasi yang berfungsi sebagai prediktor pertumbuhan perusahaan, dengan alternatif proksi yaitu proksi berbasis harga. Proksi berbasis harga, didasari pada pemikiran bahwa harapan pertumbuhan perusahaan dinyatakan paling tidak secara parsial dalam harga saham, sehingga perusahaan bertumbuh akan memiliki nilai pasar lebih tinggi relatif terhadap asset yang dimiliki (asset in place). Proksi berdasarkan harga ini 50

berbentuk rasio sebagai suatu ukuran asset yang dimiliki dengan nilai pasar perusahaan. Proksi berbasis harga terdiri dari: 1. Rasio Market to book value of asset (MVABVA) dengan dasar pemikian bahwa prospek pertumbuhan perusahaan terefleksi dalam harga saham. Pasar menilai perusahaan yang sedang tumbuh lebih besar dari nilai bukunya. 2. Rasio Market to book value of equity (MVEBVE) dengan dasar pemikiran bahwa pasar menilai return dari investasi perusahaan di masa depan lebih besar dari return yang diharapkan dari ekuitasnya. 3. Rasio Firm value to book value of property, plant and equipment (VPPE) menunjukkan adanya investasi pada aktiva tetap yang produktif sebagai asset in place. Jenis Variabel Dependen Dependen Tabel 3.3 Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Nama Definisi Pengukuran Skala Variabel Pertumbuhan Pertumbuhan PA = (Total asset - Rasio Asset asset total asset tahun merupakan sebelumnya) : total perubahan asset tahun tahunan dari sebelumnya total aktiva yang dimiliki Pertumbuhan Ekuitas perusahaan Peningkatan jumlah nilai kapitalisasi laba yang dihasilkan dari pengelolaan asset plus nilai sekarang neto (NPV) dari pilihan investasi di masa datang. PE = Total ekuitas total ekuitas tahun sebelumnya) : total ekuitas tahun sebelumnya Rasio 51

Independen Market to Book Value of Equity (MVEBVE) Independen Value to Depreciation Expense (VDEP) Independen Firm Value to Book Value of property, plant, and equipment (VPPE) Proksi ini mencerminkan besarnya return dari aktiva yang ada dan investasi yang diharapkan di masa yang akan datang dapat melebihi return dari ekuitas yang diinginkan. Rasio ini menunjukkan besarnya pengurangan asset in place. Semakin besar rasio ini menunjukkan adanya kesempatan investasi. Rasio ini merupakan Rasio yang dapat menunjukkan adanya aktiva tetap yang produktif. Rasio ini menunjukkan investasi masa lalu pada Plant, Property dan Equipment (PPE) yang ditunjukkan pengurangan asset in place. MVEBVE = (Lembar saham yang beredar x Harga penutupan saham) : Total ekuitas VDEP = [Total Asset-Total ekuitas+(saham yang beredar x harga penutupan saham)]: Biaya Depresiasi VPPE = [Total Asset Total ekuitas + (saham yang beredar x harga penutupan saham)] : Total aktiva Net Rasio Rasio Rasio 52

3.5 Teknik Pengumpulan Data Pada penelitian ini, pengumpulan data dilakukan dengan dua tahap. Tahap pertama dilakukan melalui studi pustaka, dengan cara membaca buku akuntansi dan literatur-literatur yang berkaitan dengan pasar modal dan investment opportunity Set. Pada tahap yang kedua, pengumpulan data sekunder diperoleh dari media internet dengan cara mengunduh melalui situs www.idx.co.id untuk memperoleh laporan keuangan yang dibutuhkan dalam penelitian. 3.6 Teknik Analisis Data Dalam penelitian ini teknik analisis data dilakukan dengan metode analisis statistik dan menggunakan program SPSS 16. Penggunaan metode analisis regresi dalam pengujian hipotesis, terlebih dahulu diuji apakah model tersebut memenuhi asumsi klasik atau tidak. Pengujian asumsi klasik tersebut meliputi : uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskesdasitas serta uji autokorelasi. 3.6.1 Uji Asumsi Klasik Sebelum model regresi digunakan dalam pengujian hipotesis, model tersebut harus diuji terlebih dahulu apakah memenuhi asumsi klasik atau tidak. Pengujian asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah hasil estimasi regresi yang dilakukan terbebas dari gejala multikolonieritas, gejala heteroskedastisitas, dan gejala autokorelasi. Untuk mendapatkan parameterparameter estimasi dari model dinamis yang dipakai, dalam penelitian ini digunakan metode penaksiran OLS (Ordinary Least Square). Penggunaan metode 53

ini disertai dengan asumsi-asumsi yang mendasarinya. Asumsi - asumsi tersebut yaitu : a. Uji Normalitas Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Proses uji normalitas data dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov- Smirnov. Distribusi data dapat dilihat dengan membandingkan Z hitung dengan Ztabel dengan kriteria sebagai berikut: 1) Jika angka signifikan > taraf signifikansi (a) 0,05 maka distribusi data dikatakan normal, 2) Jika angka signifikan < taraf signifikansi (a) 0,05 maka distribusi data dikatakan tidak normal. b. Uji Heterokedastisitas Uji heterokesdastisitas bertujuan untuk melihat apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan kepengamatan yang lain (Erlina, 2007:108). Model Regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokesdasitisitas. Uji ini dilakukan dengan mengamati pola tertentu pada grafik scatterplot, di mana bila ada titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y serta tidak membentuk pola maka tidak terjadi heteroskesdastisitas. Cara memprediksi pola gambar Scatterplot adalah dengan: 1) titik - titik menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0, 2) titik - titik tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja, 54

3) penyebaran titik - titik tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar, 4) penyebaran titik-titik sebaiknya tidak berpola. c. Uji Multikolinearitas Menurut Ghazali (2005:91-92) Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel bebas. Untuk deteksi apakah model regresi yang dipakai bebas dari permasalahan multikolinearitas dapat dilihat dari : 1. Besaran VIF (Variance Inflation Factor) dan tolerance, dimana nilai VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0.1 2. Koefisien korelasi antar variabel independen haruslah lemah (<0.70) 3. Nilai R 2 menunjukkan nilai yang lebih kecil dari pada koefisien korelasi simultan (R) d. Uji Autokorelasi Menurut Ghazali (2005:95) uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka ada problem autokorelasi. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Untuk melihat adanya autokorelasi digunakan uji Durbin-Watson. Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi yaitu: 1) Tidak ada autokorelasi positif jika 0 < DW < dl 2) Tidak ada autokorelasi positif jika dl DW du 3) Tidak ada autokorelasi negatif jika 4 - dl < DW < 4 4) Tidak ada autokorelasi negatif jika 4-du DW 4 dl 5) Tidak ada autokorelasi positif dan negatif jika du < DW <4 du 55

3.7 Uji Hipotesis 3.7.1 Analisis Regresi Linier Berganda Model analisis data yang digunakan untuk menguji hipotesis pada penelitian ini adalah regresi linier berganda (Multiple Regression Analysis) dengan persamaan sebagai berikut. Y1 = α+β 1 X 2 +β 2 X 2 +β 3 X 3 + e Y2 = α+β 1 X 2 +β 2 X 2 +β 3 X 3 + e Dimana: Y1 Y2 a X 1 X 2 X 3 e : Pertumbuhan Asset : Pertumbuhan Ekuitas : intersep (konstansta) : firm value to book value of PPE (VPPE) : market value to book value of equity (MVBVE) : value to depreciation expense (VDEP) : standar error β1,2,3 = Koefisien masing-masing variabel independen 3.7.2 Uji Parsial (t tes ) Uji parsial digunakan untuk menguji seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2005:84). Hipotesis statistik yang diajukan adalah: Ha : b 1 0 : ada pengaruh Kriteria yang digunakan dalam menerima atau menolak hipotesis (dua arah) adalah: a. Ha diterima atau H 0 ditolak apabila -t tabel > t hitung > t tabel, pada α = 2,5% dan nilai probabilitas < level of significant sebesar 0,05, b. Ha ditolak atau H 0 diterima apabila -t tabel < thitung < t pada tabel, pada α = 2,5% dan nilai probabilitas > level of significant sebesar 0,05. 56

3.7.3 Uji Signifikansi Simultan (Uji F) Uji F dilakukan untuk mengetahui adanya pengaruh secara bersama-sama variabel independen terhadap variabel dependen. Tingkat signifikansi yang digunakan adalah sebesar 5% dengan derajat pembilang V 1 = k dan derajat penyebut atau kebebasan df = (n-k-1), dimana (n) adalah jumlah observasi dan (k) adalah jumlah variabel. Hipotesis yang akan diuji adalah sebagai berikut: H a : b 0 = b 1 = b 2 0 : semua variabel independen berpengaruh H 0 : b 0 = b1 = b2 0 : semua variabel independen tidak berpengaruh Kriteria yang digunakan dalam menerima dan menolak hipotesis yaitu : 1. Jika F hitung < F tabel maka Hipotesis ditolak, yang berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan diantara variabel yang teliti. 2. Jika F hitung > F tabel maka Hipotesis diterima, yang berarti terdapat pengaruh yang signifikan diantara variabel yang diteliti. 3.8 Analisis Koefisien Determinasi Analisis koefisien determinasi membahas derajat hubungan antara variabel X dan variabel Y. Untuk menentukan besarnya pengaruh dari variabel bebas terhadap variabel bebas secara simultan maka koefisien korelasi multiple tersebut dikuadratkan yaitu R 2, yang merupakan koefisien determinasi variabel di atas. Nilai koefisien korelasi harus terdapat dalam batas-batas -1 R 1 Tabel 3.4 Interpretasi Nilai Korelasi Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00 0,199 Sangat rendah 0,20 0,399 Rendah 0,40 0,599 Sedang 0,60 0,799 Kuat 0,80 1,000 Sangat Kuat 57

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Statistik Deskriptif Analisis statistik deskriptif dilakukan untuk mengetahui gambaran data yang akan dianalisis dalam penelitian ini baik itu variabel dependen maupun variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini yang mencakup nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata rata (mean), dan penyimpangan (standar deviasi). Variabel dependen dalam penelitian ini adalah real growth perusahaan yang terdiri dari pertumbuhan asset dan pertumbuhan ekuitas, sedangkan variabel independen yang digunakan adalah investment opportunity set (IOS) berbasis harga saham perusahaan yang terdiri dari rasio market value equity to book value equity (MVEBVE), rasio value to depreciation expense (VDEP) dan rasio firm value to book value of plan, property and equipment (VPPE). Adapun statistik deskriptif dari masing masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.1 dibawah ini. Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation PA 84 -.77 7.75.3166.84356 PE 84 -.82 10.26.3963 1.11927 VPPE 84 1.07 629.41 34.5899 78.61775 MVEBVE 84.19 4.92 1.4131.98705 VDEP 84 1.75 583.28 46.1189 88.38664 Valid N (listwise) 84 Berdasarkan Tabel 4.1 diatas dapat dilihat bahwa jumlah unit analisis (N) dalam penelitian ini adalah sebanyak 84 dari 28 perusahaan real estate dan 58

property yang terpilih menjadi sampel dan diteliti dalam periode tahun 2009-2011. Variabel variabel yang terdapat pada tabel 4.1 dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Pertumbuhan Asset Rasio yang menunjukkan adanya perubahan asset perusahaan. Peningkatan asset berimplikasi terhadap kemampuan perusahaan untuk mengelola asset yang dimiliki. Berdasarkan hasil pada tabel 4.1 di atas, statistik deskriptif terhadap pertumbuhan asset menunjukkan nilai minimum sebesar 0,77 yang terdapat pada PT. Lippo Cikarang Tbk yang berarti bahwa PT. Lippo Cikarang Tbk memiliki pertumbuhan asset terendah dibandingkan dengan perusahaan sampel real estate dan property lainnya dan nilai maksimum sebesar 7,75 yang terdapat pada PT. Lippo Karawaci Tbk yang berarti bahwa PT. Lippo Karawaci Tbk memiliki pertumbuhan asset tertinggi dibandingkan dengan perusahaan sampel real estate dan property yang mengalami pertumbuhan asset. Nilai rata rata dari pertumbuhan asset adalah 0,3166. Statistik deskriptif diatas menunjukkan bahwa secara garis besar pertumbuhan asset perusahaan real estate dan property yang terdaftar di BEI dari tahun 2009 2011 relatif rendah. Sedangkan nilai standar deviasi sebesar 0.84356 berarti selama periode penelitian, ukuran penyebaran dari variabel pertumbuhan asset adalah sebesar 0.84356. b. Variabel pertumbuhan ekuitas Rasio yang menunjukkan adanya perubahan nilai buku ekuitas perusahaan. Peningkatan nilai buku ekuitas perusahaan dapat dikategorikan sebagai 59

salah satu indikator realisasi pertumbuhan perusahaan.. Berdasarkan hasil pada tabel 4.1 di atas, statistik deskriptif terhadap pertumbuhan ekuitas menunjukkan nilai minimum sebesar -0.82 yang terdapat pada PT. Lippo Cikarang Tbk yang berarti bahwa PT. Lippo Cikarang Tbk memiliki pertumbuhan nilai buku ekuitas terendah dibandingkan dengan perusahaan sampel real estate dan property lainnya dan nilai maksimum sebesar 10,26 yang terdapat pada PT. Lippo Karawaci Tbk yang berarti bahwa PT. Lippo Karawaci Tbk memiliki pertumbuhan nilai buku ekuitas tertinggi dibandingkan dengan perusahaan sampel real estate dan property lainnya yang mengalami pertumbuhan nilai buku ekuitas. Nilai rata rata dari pertumbuhan ekuitas adalah 0,3963. Nilai negatif menunjukkan adanya penurunan nilai buku ekuitas perusahaan sampel. Sedangkan nilai standar deviasi sebesar 1,11927 berarti selama periode penelitian, ukuran penyebaran dari variabel pertumbuhan ekuitas adalah sebesar 1,11927. c. Rasio firm value to book value of plan, property and equipment (VPPE) VPPE merupakan rasio yang menunjukkan adanya investasi pada aktiva tetap yang produktif sebagai asset in place. Berdasarkan hasil pada tabel 4.1 di atas, statistik deskriptif terhadap VPPE menunjukkan nilai minimum sebesar 1.07 yang terdapat pada Roda Vivatex Tbk dan nilai maksimum sebesar 629,41 yang terdapat pada Bekasi Asri Pemula Tbk. Nilai rata rata dari rasio VPPE adalah 34,5899 dan standar deviasinya sebesar 78,61775. Rasio VPPE yang tinggi disebabkan oleh naiknya harga saham suatu perusahaan sedangkan nilai tetap aktiva net nya tidak berubah. 60

Komposisi PPE yang besar dan struktur aktiva dapat menunjukkan adanya potensi pertumbuhan perusahaan di masa depan. d. Rasio market value equity to book value equity (MVEBVE). Rasio MVEBVE menunjukkan besarnya perbandingan antara nilai pasar saham dengan besarnya ekuitas perusahaan. Perusahaan dengan rasio MVEBVE yang tinggi mengindikasikan bahwa perusahaan memiliki pertumbuhan nilai pasar saham yang besar dan akan memiliki pertumbuhan aktiva dan ekuitas yang besar. Berdasarkan hasil pada tabel 4.1 di atas, statistik deskriptif terhadap MVEBVE menunjukkan nilai minimum sebesar -1,7 yang terdapat pada Surya Semesta Internusa Tbk dan nilai maksimum sebesar 1,59 yang terdapat pada PT. Bhuwanatala Indah Permai Tbk. Nilai rata rata dari rasio MVEBVE sebesar 0,1233 dan standar deviasinya adalah 0,68496. Nilai MVEBVE yang tinggi disebabkan oleh naikknya harga saham suatu perusahaan sedangkan total ekuitasnya tetap. e. Rasio value to depreciation expence (VDEP) Rasio VDEP menunjukkan besarnya pengurangan asset in place. Semakin besar rasio ini menunjukkan adanya kesempatan investasi. Berdasarkan hasil pada tabel 4.1 di atas, statistik deskriptif terhadap VDEP menunjukkan nilai minimum sebesar 1,75 yang terdapat pada PT. Danayasa Arthatama dan nilai maksimum 583,28 yang terdapat pada PT. Alam Sutera Realty Tbk. Nilai rata rata dari rasio VDEP adalah 46,1189 dengan standar deviasi sebesar 88,38664. Nilai VDEP yang tinggi 61

disebabkan oleh naiknya harga saham suatu perusahaan sedangkan biaya depresiasi perusahaan tetap. Salah satu faktor yang menyebabkan harga saham naik adalah tingkat suku bunga. Jika tingkat suku bunga mengalami kenaikan maka harga saham akan cenderung menurun, begitu pula sebaliknya jika tingkat suku bunga turun maka harga saham akan naik. 4.2 Pengujian Asumsi Klasik Sebelum model regresi digunakan dalam pengujian hipotesis, model tersebut harus diuji terlebih dahulu apakah memenuhi asumsi klasik atau tidak. Pengujian asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah hasil estimasi regresi yang dilakukan terbebas dari gejala heterokedastisitas, multikolinieritas, dan gejala autokorelasi. 4.2.1 Uji Normalitas Data Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dan grafik dengan melihat histogram dari residualnya. 62

Sumber : Hasil olahan SPSS 16.0 for windows Gambar 4.1 Dependen Variabel PA Normal P-P Plot Pada gambar 4.1 berdasarkan hasil uji normalitas terhadap varibel depen pertumbuhan asset dengan pendekatan grafik terlihat bahwa titik titik yang tersebar memotong sumbu diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa data tidak berdistribusi normal karena tidak mengikuti arah garis diagonal. Untuk memastikan apakah data disepanjang garis diagonal tersebut berdistribusi normal atau tidak, maka dilakukan uji Kolmogorov Smirnov (1 Sample KS) yakni dengan melihat data residualnya apakah distribusi normal atau tidak dengan asumsi normalitas dapat dipenuhi jika nilai Z Kolmogorov-Smirnov dibawah 1,97 dan nilai Asym.sig (2-tailed) > taraf nyata (α = 0.05) maka data residual berdistribusi normal. Hasil uji Kolmogorov Smirnov dapat dilihat pada tabel 4.2 berikut. 63

Tabel 4.2 Uji Normalitas Pada Variabel Dependen PA One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 84 Normal Parameters a Mean.0000000 Std. Deviation.83945236 Most Extreme Differences Absolute.369 Positive.369 Negative -.320 Kolmogorov-Smirnov Z 3.381 Asymp. Sig. (2-tailed).000 a. Test distribution is Normal. Sumber : Hasil olahan SPSS 16.0 for windows Berdasarkan hasil uji statistik dengan model Kolmogorov Smirnov seperti yang terdapat dalam tabel 4.2 dapat disimpulkan bahwa data tidak berdistribusi normal. Hal ini dapat dilihat dari nilai Asym.sig (2-tailed) adalah 0.000 lebih kecil dari 0.005 (0.000 < 0.005). Berdasarkan hasil uji normalitas dengan variabel dependen pertumbuhan ekuitas seperti yang terlihat gambar 4.2 di bawah menunjukkan bahwa titik-titik yang tersebar tidak mengikuti arah garis diagonal. Hal ini mencerminkan bahwa data tidak berdistribusi normal. Sumber : Hasil olahan SPSS 16.0 for windows Gambar 4.2 Normal P-P Plot Dependen Variabel PE 64

Pendekatan lain yang dapat digunakan untuk memastikan apakah data disepanjang garis diagonal tersebut berdistribusi normal atau tidak adalah dengan melakukan uji Kolmogorov Smirnov yakni dengan melihat data residualnya apakah distribusi normal atau tidak dengan asumsi normalitas dapat dipenuhi jika nilai Z Kolmogorov-Smirnov dibawah 1,97 dan nilai Asym.sig (2-tailed) > taraf nyata (α = 0.05) maka data residual berdistribusi normal. Hasil uji Kolmogorov Smirnov dapat dilihat pada tabel 4.3 berikut. Tabel 4.3 Uji Normalitas Pada Variabel Dependen PE One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 84 Normal Parameters a Mean.0000000 Std. Deviation 1.11690317 Most Extreme Differences Absolute.358 Positive.343 Negative -.358 Kolmogorov-Smirnov Z 3.282 Asymp. Sig. (2-tailed).000 a. Test distribution is Normal. Dari Tabel 4.3 dapat dilihat bahwa Asymp. Sig (2-tailed) adalah sebesar 0,000 (lebih kecil dari taraf nyata α = 0,05). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data residual tidak berdistribusi normal. Masalah data yang tidak normal harus diperbaiki untuk mendapatkan model regresi yang baik. Salah satu cara untuk mengatasi masalah data yang tidak normal adalah dengan menggunakan logaritma natural (Ln) pada semua variabel. Perbaikan dari masalah normalitas ini dapat dilihat pada gambar 4.3 dan gambar 4.4 berikut : 65

Sumber : Hasil olahan SPSS 16.0 for windows Gambar 4.3 Normal P-P Plot LN_PA Dari gambar 4.3 diatas terlihat bahwa titik titik tersebar mengikuti sumbu diagonal. Hasil uji normalitas menunjukkan bahwa data pada variabel dependen pertumbuhan asset telah berdistribusi normal. Sumber : Hasil olahan SPSS 16.0 for windows Gambar 4.4 Normal P-P Plot LN_PE 66

Pada gambar 4.4 diatas menunjukkan bahwa titik-titik mengikuti garis diagonal, hal ini mencerminkan bahwa data pada variabel dependen pertumbuhan ekuitas telah berdistribusi normal. Untuk memastikan apakah data disepanjang garis diagonal berdistribusi normal maka dilakukan uji Kolmogorov Smirnov dengan asumsi normalitas dapat dipenuhi jika nilai Z Kolmogorov-Smirnov dibawah 1,97 dan nilai Asym.sig (2- tailed) > taraf nyata (α = 0.05) maka data residual berdistribusi normal. Tabel 4.4 Uji Normalitas Pada Variabel Dependen LN_PA One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 83 Normal Parameters a Mean.0000000 Std. Deviation.89422393 Most Extreme Differences Absolute.139 Positive.093 Negative -.139 Kolmogorov-Smirnov Z 1.269 Asymp. Sig. (2-tailed).080 a. Test distribution is Normal. Pada tabel 4.4 di atas dapat dilihat bahwa nilai Asym.sig (2-tailed) sebesar 0,080 lebih besar dari taraf nyata (α = 0.05) dan nilai Z Kolmogorov-Smirnov dibawah 1,97. Hal ini menunjukkan bahwa berdistribusi normal. Pada tabel 4.5 di bawah dapat dilihat bahwa nilai Z Kolmogorov-Smirnov dibawah 1,97 yaitu sebesar 1,322 dan nilai Asym.sig (2-tailed) sebesar 0,061 lebih besar dari taraf nyata (α = 0.05). 67

Tabel 4.5 Uji Normalitas Pada Variabel Dependen LN_PE One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 83 Normal Parameters a Mean.0000000 Std. Deviation.73023206 Most Extreme Differences Absolute.145 Positive.145 Negative -.081 Kolmogorov-Smirnov Z 1.322 Asymp. Sig. (2-tailed).061 4.2.2 Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terdapat ketidaksamaan varians residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas dapat dideteksi denga melihat penyebaran plot melalui gambar scatterplot sebagai berikut : Sumber : Hasil olahan data SPSS 16.00 for windows Gambar 4.5 Grafik Scatterplot LN_PA 68

Pada gambar 4.5 untuk variabel dependen pertumbuhan asset terlihat bahwa titik-titik yang menyebar secara acak tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Pada gambar 4.6 untuk variabel dependen pertumbuhan ekuitas menunjukkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Hal ini dapat dilihat pada titik-titik yang menyebar secara acak dan tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Sumber : Hasil olahan data SPSS 16.00 for windows Gambar 4.6 Grafik Scatterplot LN_PE 69

4.2.3 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) (Ghozali, 2005:95). Metode regresi yang baik apabila tidak terdapat autokorelasi. Pengujian autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson. Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi yaitu: 1) Tidak ada autokorelasi positif jika 0 < DW < dl 2) Tidak ada autokorelasi positif jika dl DW du 3) Tidak ada autokorelasi negatif jika 4 - dl < DW < 4 4) Tidak ada autokorelasi negatif jika 4-du DW 4 dl 5) Tidak ada autokorelasi positif dan negatif jika du < DW <4 du Tabel 4.6 Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1.431 a.186.155.91104 2.235 a. Predictors: (Constant), LN_VDEP, LN_MVEBVE, LN_VPPE b. Dependent Variabel: LN_PA Sumber : Hasil olahan data SPSS 16.00 for windows Pada Tabel 4.6 di atas memperlihatkan bahwa nilai Durbin-Watson adalah sebesar 2,220 Sedangkan hasil pengujian menurut tabel adalah sebagai berikut : n = jumlah sampel = 83 k = jumlah variabel bebas = 3 pada tingkat signifikansi α = 0,05 diperoleh dl = 1,5693 dan du =1,7187 70

du < DW < 4-du = 1,7187 < 2,220 < 2,281 Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah autokorelasi pasitif atau negatif untuk variabel dependen LN_PA pada model regresi penelitian ini. Tabel 4.7 Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1.128 a.016 -.021.74397 2.279 a. Predictors: (Constant), LN_VDEP, LN_MVEBVE, LN_VPPE b. Dependent Variabel: LN_PE Sumber : Hasil olahan data SPSS 16.00 for windows Tabel 4.7 di atas memperlihatkan bahwa nilai Durbin-Watson adalah sebesar 2,210 Sedangkan hasil pengujian menurut tabel adalah sebagai berikut : n = jumlah sampel = 83 k = jumlah variabel bebas = 3 pada tingkat signifikansi α = 0,05 diperoleh dl = 1,5693 dan du =1,7187 du < DW < 4-du = 1,7187 < 2,279 < 2,281 Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah autokorelasi pasitif atau negatif untuk variabel dependen LN_PE pada model regresi penelitian ini. 4.2.4 Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas dilakukan untuk melihat ada tidaknya hubungan linear diantara variabel bebas dalam model regresi. Pengujian multikolinieritas data dalam penelitian ini menggunakan variance inflation factor dan nilai 71

tolerance. Mult ikolinearitas terjadi jika VIF lebih dari 10 dan nilai tolerance lebih kecil dari 0,10. Model regresi linier berganda harus terbebas dari gejala multikolinearitas agar dapat digunakan dalam penelitian. Hasil pengujian multikolinearitas dijelaskan dalam tabel sebagai berikut Tabel 4.8 Uji Multikolinieritas Model Coefficients a Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Collinearity Statistics B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant) -2.460.274-8.975.000 LN_VPPE -.161.111 -.227-1.451.151.422 2.370 LN_MVEBVE.215.164.147 1.312.193.815 1.226 LN_VDEP.385.129.490 2.980.004.380 2.629 a. Dependent Variabel: LN_PA Sumber : Hasil olahan data SPSS 16.00 for windows Pada tabel 4.8 di atas berdasarkan uji multikolinearitas untuk variabel dependen pertumbuhan asset menunjukkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas. Hal ini dilihat dari nilai tolerance untuk semua variabel dalam penelitian ini lebih besar dari 0,10 dan nilai VIF untuk semua variabel dalam penelitian ini memiliki nilai lebih kecil dari 10. Pada tabel 4.9 di bawah berdasarkan uji multikolinearitas untuk variabel dependen pertumbuhan ekuitas dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas. Hal ini ditunjukkan oleh nilai tolerance untuk semua variabel lebih besar dari 0,10. dan nilai VIF untuk semua variabel dalam penelitian ini memiliki nilai lebih kecil dari 10. 72

Tabel 4.9 Uji Multikolinieritas Coefficients a smodel Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant) -1.466.224-6.548.000 LN_VPPE -.033.091 -.062 -.361.719.422 2.370 LN_MVEBVE.114.134.105.853.396.815 1.226 LN_VDEP.044.106.075.415.679.380 2.629 a. Dependent Variabel: LN_PE Sumber : Hasil olahan data SPSS 16.00 for windows Dari hasil uji asumsi klasik diatas menunjukkan bahwa data yang digunakan berdistribusi normal setelah semua variabel menggunakan logaritma natural (Ln). Analisis desktiptif untuk variabel yang menggunakan Logritma natural dapat dilihat pada tabel 4.10 berikut. Tabel 4.10 Statistik Deskriptif (Ln) Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation LN_PA 83-5.23 2.05-1.6778.99116 LN_PE 83-2.63 2.33-1.4000.73625 LN_VPPE 84.07 6.44 2.4900 1.39377 LN_MVEBVE 84-1.67 1.59.1233.68496 LN_VDEP 84.56 6.37 2.9962 1.25582 Valid N (listwise) 83 a. Pertumbuhan Asset Rasio yang menunjukkan adanya perubahan asset perusahaan. Peningkatan asset berimplikasi terhadap kemampuan perusahaan untuk mengelola asset yang dimiliki. Berdasarkan hasil pada tabel 4.1 di atas, statistik deskriptif terhadap pertumbuhan asset menunjukkan nilai minimum sebesar 5,23 yang terdapat pada PT. Adhi Karya Tbk yang berarti bahwa PT Adhi 73

Karya Tbk memiliki pertumbuhan asset terendah dibandingkan dengan perusahaan sampel real estate dan property lainnya dan nilai maksimum sebesar 2,05 yang terdapat pada PT. Lippo Karawaci Tbk yang berarti bahwa PT. Lippo Karawaci Tbk memiliki pertumbuhan asset tertinggi dibandingkan dengan perusahaan sampel real estate dan property yang mengalami pertumbuhan asset. Nilai rata rata dari pertumbuhan asset adalah -1,6778. Statistik deskriptif diatas menunjukkan bahwa secara garis besar pertumbuhan asset perusahaan real estate dan property yang terdaftar di BEI dari tahun 2009 2011 relatif rendah. Sedangkan nilai standar deviasi sebesar 0.99116 berarti selama periode penelitian, ukuran penyebaran dari variabel pertumbuhan asset adalah sebesar 0.99116. b. Variabel pertumbuhan ekuitas Rasio yang menunjukkan adanya perubahan nilai buku ekuitas perusahaan. Peningkatan nilai buku ekuitas perusahaan dapat dikategorikan sebagai salah satu indikator realisasi pertumbuhan perusahaan.. Berdasarkan hasil pada tabel 4.1 di atas, statistik deskriptif terhadap pertumbuhan ekuitas menunjukkan nilai minimum sebesar -2,63 yang terdapat pada PT. Modernland Realty yang berarti bahwa PT.Modernland Realty memiliki pertumbuhan nilai buku ekuitas terendah dibandingkan dengan perusahaan sampel real estate dan property lainnya dan nilai maksimum sebesar 2,33 yang terdapat pada PT. Lippo Karawaci Tbk yang berarti bahwa PT. Lippo Karawaci Tbk memiliki pertumbuhan nilai buku ekuitas tertinggi dibandingkan dengan perusahaan sampel real estate dan property lainnya 74

yang mengalami pertumbuhan nilai buku ekuitas. Nilai rata rata dari pertumbuhan ekuitas adalah -0,14000. Nilai negatif menunjukkan adanya penurunan nilai buku ekuitas perusahaan sampel. Sedangkan nilai standar deviasi sebesar 0,73625 berarti selama periode penelitian, ukuran penyebaran dari variabel pertumbuhan ekuitas adalah sebesar 0,73625. c. Rasio firm value to book value of plan, property and equipment (VPPE) VPPE merupakan rasio yang menunjukkan adanya investasi pada aktiva tetap yang produktif sebagai asset in place. Berdasarkan hasil pada tabel 4.1 di atas, statistik deskriptif terhadap VPPE menunjukkan nilai minimum sebesar 0.07 yang terdapat pada Roda Vivatex Tbk dan nilai maksimum sebesar 6,44 yang terdapat pada Bekasi Asri Pemula Tbk. Nilai rata rata dari rasio VPPE adalah 2,4900 dan standar deviasinya sebesar 1,39377. Rasio VPPE yang tinggi disebabkan oleh naiknya harga saham suatu perusahaan sedangkan nilai tetap aktiva net nya tidak berubah. Komposisi PPE yang besar dan struktur aktiva dapat menunjukkan adanya potensi pertumbuhan perusahaan di masa depan. d. Rasio market value equity to book value equity (MVEBVE). Rasio MVEBVE menunjukkan besarnya perbandingan antara nilai pasar saham dengan besarnya ekuitas perusahaan. Perusahaan dengan rasio MVEBVE yang tinggi mengindikasikan bahwa perusahaan memiliki pertumbuhan nilai pasar saham yang besar dan akan memiliki pertumbuhan aktiva dan ekuitas yang besar. Berdasarkan hasil pada tabel 4.1 di atas, statistik deskriptif terhadap MVEBVE menunjukkan nilai 75

minimum sebesar -1,7 yang terdapat pada Surya Semesta Internusa Tbk dan nilai maksimum sebesar 1,59 yang terdapat pada PT. Bhuwanatala Indah Permai Tbk. Nilai rata rata dari rasio MVEBVE sebesar 0,1233 dan standar deviasinya adalah 0,68496. Nilai MVEBVE yang tinggi disebabkan oleh naikknya harga saham suatu perusahaan sedangkan total ekuitasnya tetap. e. Rasio value to depreciation expense (VDEP) Rasio VDEP menunjukkan besarnya pengurangan asset in place. Semakin besar rasio ini menunjukkan adanya kesempatan investasi. Berdasarkan hasil pada tabel 4.1 di atas, statistik deskriptif terhadap VDEP menunjukkan nilai minimum sebesar 0,56 yang terdapat pada PT. Roda Vivatex Tbk dan nilai maksimum 6,37 yang terdapat pada PT. Bakrieland Development Tbk. Nilai rata rata dari rasio VDEP adalah 2,9962 dengan standar deviasi sebesar 1,25582. Nilai VDEP yang tinggi disebabkan oleh naiknya harga saham suatu perusahaan sedangkan biaya depresiasi perusahaan tetap. Salah satu faktor yang menyebabkan harga saham naik adalah tingkat suku bunga. Jika tingkat suku bunga mengalami kenaikan maka harga saham akan cenderung menurun, begitu pula sebaliknya jika tingkat suku bunga turun maka harga saham akan naik. 76

4.3 Pengujian Hipotesis Penelitian Berdasarkan hasil uji asumsi klasik yang telah dilakukan maka dapat diperoleh suatu kesimpulan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini terdistribusi secara normal dan terbebas dari multikolonieritas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi. Sehingga uji hipotesis yang meliputi model regresi linear berganda, koefisien determinasi, uji signifikan parsial, dan uji signifikan simultan dapat dilakukan. 4.3.1 Model Regresi Linear Berganda Penelitian ini menggunakan analisis regresi linier berganda. Analisis ini digunakan untuk mengukur kekuatan dua variabel atau lebih dan juga menunjukkan arah hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen. Persamaan regresi linier berganda yaitu: Y = a+b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + e Keterangan : Y a X 1 X 2 X 3 e : Variabel terikat (dependen) : intersep (konstansta) : firm value to book value of PPE (VPPE) : market to book value of equity (MVBVE) : value to depreciation expense (VDEP) : standar error 77

4.3.1.1 Pengujian Hipotesis 1 Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Invesment Opportunity Set (IOS) Berbasis Pada Harga Saham Terhadap Pertumbuhan Asset. Berdasarkan hasil pengujian statistic dengan bantuan SPSS 16.00 for windows maka dapat dilihat hasil analisis regresi linier berganda Invesment Opportunity Set (IOS) berbasis pada harga saham terhadap pertumbuhan asset pada tabel di bawah ini : Tabel 4.11 Hasil Analisis Regresi Hipotesis 1 Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant) -2.460.274-8.975.000 LN_VPPE -.161.111 -.227-1.451.151.422 2.370 LN_MVEBVE.215.164.147 1.312.193.815 1.226 LN_VDEP.385.129.490 2.980.004.380 2.629 a. Dependent Variabel: LN_PA Sumber : Hasil olahan data SPSS 16.00 for windows Berdasarkan tabel 4.10 di atas maka persamaan regresinya adalah : PA = a + b 1 VPPE + b 2 MVEBVE + b 3 VDEP + e Ln_PA = -2,460 0,161 Ln_VPPE + 0,215 Ln_MVEBVE + 0,385 Ln_VDEP Persamaan regresi diatas dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Koefisien regresi variabel firm value to book value of PPE (VPPE) sebesar - 0,161 artinya jika variabel independen lainnya tetap dan firm value to book value of PPE (VPPE) mengalami kenaikan 1 %, maka pertumbuhan aset turun sebesar 16,1%. Koefisien bernilai negatif artinya jika rasio firm value to book value of PPE (VPPE) naik maka Pertumbuhan asset turun dan sebaliknya. 78

2. Koefisien regresi variabel market value to book value of equity (MVEBVE) sebesar 0,215 artinya jika variabel independen lainnya tetap dan market value to book value of equity (MVBVE) mengalami kenaikan 1 %, maka pertumbuhan asset naik sebesar 21,5 %. Koefisien bernilai positif artinya jika rasio market value to book value of equity (MVEBVE) naik, maka pertumbuhan asset juga naik, dan jika MVEBVE turun maka pertumbuhan asset juga mengalami penurunan. 3. Koefisien regresi variabel value to depreciation expense (VDEP) sebesar 0,385 artinya jika variabel independen lainnya tetap dan value to depreciation expense (VDEP) mengalami kenaikan 1 %, maka pertumbuhan asset naik sebesar 38,5 %. Koefisien bernilai positif artinya jika rasio value to depreciation expense (VDEP) naik maka pertumbuhan asset juga naik dan jika VDEP turun maka pertumbuhan asset juga akan turun. 4.3.1.2 Pengujian Hipotesis 2 Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Investment Opportunity Set (IOS) Berbasis Pada Harga Saham Terhadap Pertumbuhan Ekuitas. Hasil uji regresi IOS berbasis pada harga saham terhadap pertumbuhan ekuitas yang dihasilkan dari olah statistik SPSS adalah sebagai berikut: 79

Tabel 4.12 Hasil Analisis Regresi Hipotesis 2 Model Unstandardized Coefficients Coefficients a Standardized Coefficients Collinearity Statistics B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant) -1.466.224-6.548.000 LN_VPPE -.033.091 -.062 -.361.719.422 2.370 LN_MVEBVE.114.134.105.853.396.815 1.226 LN_VDEP.044.106.075.415.679.380 2.629 a. Dependent Variabel: LN_PE Sumber : Hasil olahan data SPSS 16.00 for windows Berdasarkan tabel 4.11 di atas maka persamaan regresinya adalah : PE = a + b 1 VPPE + b 2 MVEBVE + b 3 VDEP + e Ln_PE = -1,466 0,033 Ln_VPPE + 0,114 Ln_MVEBVE + 0,044 Ln_VDEP Persamaan regresi diatas dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Koefisien regresi variabel Firm value to book value of property, plant and equipment (VPPE) sebesar -0,033 artinya jika variabel independen lainnya tetap dan Firm value to book value of property, plant and equipment (VPPE) mengalami kenaikan 1 %, maka pertumbuhan ekuitas turun sebesar 3,3%. Koefisien bernilai negatif artinya jika rasio VPPA naik maka pertumbuhan asset akan turun, dan sebaliknya jika rasio VPPA turun maka pertumbuhan asset akan naik. 2. Koefisien regresi variabel market value to book value of equity (MVEBVE) sebesar 0,114 artinya jika variabel independen lainnya tetap dan market value to book value of equity (MVEBVE) mengalami kenaikan 1%, maka pertumbuhan asset naik sebesar 11,4 %. Koefisien bernilai positif artinya Jika rasio MVEBVE naik maka pertumbuhan asset juga naik. Jika rasio MVEBVE turun maka pertumbuhan asset juga akan mengalami penurunan. 80

3. Koefisien regresi variabel value to depreciation expense (VDEP) sebesar 0,044 artinya jika variabel independen lainnya tetap dan value to depreciation expense (VDEP) mengalami kenaikan 1 %, maka pertumbuhan asset naik sebesar 4,4 %. Koefisien bernilai positif artinya jika rasio value to depreciation expense (VDEP) naik maka pertumbuahan asset akan naik dan jika VDEP turun maka pertumbuhan asset juga akan turun. 4.3.2 Koefisien Determinasi (R 2 ) 4.3.2.1 Analisis Koefisien Determinasi Hipotesis 1 Nilai yang digunakan untuk melihat uji koefisien determinasi adalah nilai adjusted R 2 pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan variabel independen dalam menerangkan variasi variabel dependen. Dalam hal ini adjusted R 2 digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel Firm value to book value of property, plant and equipment (VPPE), variabel market value to book value of equity (MVEBVE), dan variabel value to depreciation expense (VDEP) terhadap pertumbuhan asset. Tabel 4.13 Hasil analisis Koefisien Determinasi Hipotesis 1 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1.431 a.186.155.91104 2.235 a. Predictors: (Constant), LN_VDEP, LN_MVEBVE, LN_VPPE b. Dependent Variabel: LN_PA Sumber : Hasil olahan data SPSS 16.00 for windows Berdasarkan tabel 4.12 diperoleh angka R sebesar 0,431. Hal ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang rendah antara IOS berbasis pada harga saham terhadap pertumbuhan asset. 81

Dari hasil analisis linier berganda diperoleh nilai adjusted R 2 sebesar 0,155 atau 15,5%. Dengan demikian besarnya pengaruh yang diberikan oleh variabel firm value to book value of PPE (VPPE), market value to book value of equity (MVEBVE), dan value to depreciation expense (VDEP) adalah sebesar 15,5%. Sedangkan sisanya sebesar 84,5 % adalah dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. 4.3.2.2 Analisis Koefisien Determinasi Hipotesis 2 Berdasarkan tabel 4.13 menunjukkan nilai R sebesar 0,128. Hal ini mencerminkan bahwa terjadi hubungan yang rendah antara IOS berbasis pada harga saham terhadap pertumbuhan ekuitas. Dari hasil analisis linier berganda diperoleh nilai adjusted R 2 sebesar 0,021 atau 2,1%. hal ini menunjukkan bahwa ketiga variabel independen, yaitu firm value to book value of PPE (VPPE), market value to book value of equity (MVEBVE), dan value to depreciation expense (VDEP) memberikan pengaruh hanya sebesar 2,1% terhadap pertumbuhan ekuitas. Sedangkan besarnya variabel dependen dijelaskan oleh variabel independen lain yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini adalah sebesar 97,9 %. Tabel 4.14 Hasil analisis Koefisien Determinasi Hipotesis 2 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1.128 a.016 -.021.74397 2.279 a. Predictors: (Constant), LN_VDEP, LN_MVEBVE, LN_VPPE b. Dependent Variabel: LN_PE Sumber : Hasil olahan data SPSS 16.00 for windows 82

4.3.3 Uji Signifikan Parsial (t- tes) 4.3.3.1 Uji Signifikan Persial (t tes) Hipotesis 1 Uji parsial digunakan untuk menguji seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2005:84). Hipotesis statistik yang diajukan adalah: Ha : b 1 0 : ada pengaruh Kriteria yang digunakan dalam menerima atau menolak hipotesis (dua arah) adalah: c. Ha diterima atau H 0 ditolak apabila -t tabel > t hitung > t tabel, pada α = 2,5% dan nilai probabilitas < level of significant sebesar 0,05, d. Ha ditolak atau H 0 diterima apabila -t tabel < thitung < t pada tabel, pada α = 2,5% dan nilai probabilitas > level of significant sebesar 0,05. Dengan melihat t tabel dengan a = 0,025 karena dalam penelitian ini menggunakan uji dua arah sehingga a/2 (0,05/2) maka Nilai t tabel dalam penelitian ini adalah sebesar 1,99006. Untuk uji dua arah maka titik kritis distribusi yang digunakan yaitu -1,99006 dan 1,99006. Tabel 4.15 Uji Parsial (t-tes) Model Unstandardized Coefficients Coefficients a Standardized Coefficients Collinearity Statistics B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant) -2.460.274-8.975.000 LN_VPPE -.161.111 -.227-1.451.151.422 2.370 LN_MVEBVE.215.164.147 1.312.193.815 1.226 LN_VDEP.385.129.490 2.980.004.380 2.629 a. Dependent Variabel: LN_PA Sumber : Hasil olahan data SPSS 16.00 for windows 83

Berdasarkan tabel 4.14 dapat terlihat bahwa variabel VPPE memiliki signifikan 0,151 yang berarti nilai signifikan lebih besar dari nilai probabilitas 0,05 (0,151 > 0,05) maka Ha ditolak dan H 0 diterima. Varibel VPPE memiliki nilai t hitung sebesar -1,451 dan lebih besar dari t tabel negatif (-1,451 > -1,99006) maka dapat disimpulkan bahwa variabel VPPE dalam penelitian ini tidak memiliki kontribusi terhadap pertumbuhan asset. Nilai t negatif menunjukkan bahwa variabel VPPE mempunyai hubungan yang berlawanan arah (negatif) dengan pertumbuhan asset. Maka disimpulkan bahwa secara parsial variabel VPPE tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap pertumbuhan asset. Pada tabel 4.14 dapat dilihat bahwa variabel MVEBVE memiliki signifikan yang lebih besar dari nilai probabilitasnya yaitu sebesar 0,193 (0,193 > 0,05) maka Ha ditolak dan H 0 diterima. Varibel MVEBVE memiliki nilai t hitung sebesar 1,312 dan lebih kecil dari t tabel (1,312 < 1,99006) maka dapat disimpulkan bahwa variabel MVEBVE dalam penelitian ini tidak memiliki kontribusi terhadap pertumbuhan asset. Nilai t positif menunjukkan bahwa variabel MVEBVE mempunyai hubungan yang searah dengan pertumbuhan asset sehingga secara parsial variabel MVEBVE tidak memiliki pengaruh yang siginifikan terhadap pertumbuhan asset. Pada tabel 4.14 diatas menunjukkan bahwa nilai signifikan variabel VDEP sebesar 0,004 yang berarti nilai signifikan lebih kecil dari nilai probabilitas 0,05 (0,004 < 0,05) maka Ha diterima dan H 0 ditolak. Varibel VDEP memiliki nilai t hitung sebesar 2,980 dan lebih besar dari t tabel (2,980 > 1,99006) maka dapat disimpulkan bahwa variabel VDEP dalam penelitian ini memiliki kontribusi 84