BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
C. Analisis Data
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskriptif suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness (kemenangan distribusi) (Ghozali, 2016: 19). Analisis deskriptif data dalam penelitian ini menggunakan data dari 9 perusahaan pertanian yaitu PT. Astra Agro Lestari Tbk (AALI), PT. Sawit Sumbermas Sarana Tbk (SSMS), PT. PP London Sumatera Indonesia Tbk (LSIP), PT. Salim Ivomas Pratama Tbk (SIMP), PT. Tunas Baru Lampung Tbk (TBLA), PT. BISI International Tbk (BISI), PT. Dharma Satya Nusantara Tbk (DSNG), PT. Austindo Nusantara Jaya Tbk (ANJT), dan PT. Sampoerna Agro Tbk (SGRO) pada tahun 2014-2018 dengan jumlah data pengamatan sebanyak 45 buah data (9 × 5).
Bedasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan SPSS versi 24, statistik deskriptif dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
Tabel 4. 5
Hasil Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
EPS 45 1,33 1044,50 153,5816 234,31621 DPS 45 1,00 469,00 45,6860 75,78808 DPR 45 2,00 99,00 30,9991 25,36666 DYR 45 1,00 5,00 2,0889 1,25811 Harga Saham 45 332,00 24250,00 2899,9556 5038,05506 Valid N (listwise) 45
Sumber data : Pengolahan SPSS 24.0
Tabel diatas menggambarkan deskripsi variabel-variabel statistik dalam penelitian. Minimum adalah nilai terkecil dari suatu rangkaian pengamatan. Maksimum adalah nilai terbesar dari suatu rangkaian pengamatan. Mean (rata-rata) adalah hasil dari penjumlahan nilai seluruh data dibagi dengan banyak data. Sedangkan standart deviasi adalah akar dari jumlah kuadrat dari selisih nilai data dengan rata-rata yang dibagi dengan banyak data. Dari tabel diatas terlihat deskripsi variabel penelitian dengan jumlah data setiap variabel yang valid adalah 45 sebagai berikut :
1) Harga saham mempunyai nilai minimum sebesar 332,00 yaitu terdapat pada perusahaan SIMP pada tahun 2015 dan nilai maksimum sebesar 24250,00 pada perusahaan AALI tahun 2014. 2) Eaning Per Share mempunyai nilai minimum sebesar 1,33 yaitu
terdapat pada perusahaan ANJT pada tahun 2018 dan nilai maksimum sebesar 1044,50 pada perusahaan AALI tahun 2017. 3) Dividen Per Share mempunyai nilai minimum sebesar 1,00 yaitu
terdapat pada perusahaan BISI pada tahun 2014 dan nilai maksimum sebesar 469,00 pada perusahaan AALI pada tahun 2017.
4) Dividen Payout Ratio mempunyai nilai minimum sebesar 2,00 yaitu terdapat pada perusahaan BISI pada tahun 2014 dan nilai maksimum 99,00 pada perusahaan ANJT tahun 2015.
5) Dividen Yield Ratio mempunyai nilai minimum sebesar 1,00 yaitu terdapat pada seluruh perusahaan yang dijadikan sampel dan nilai maksimum 5,00 pada perusahaan SIMP tahun 2015, TBLA tahun 2018 dan BISI tahun 2017 dan 2018.
2. Uji Asumsi Klasik
Untuk mengetahui apakah Earning Per Share, Dividen Per Share, Dividen Payout Ratio dan Dividen Yield Ratio berpengaruh baik secara simultan (bersama) ataupun secara parsial (individu) terhadap harga saham maka digunakan analisis regresi berganda dengan melakukan pengujian asumsi klasik. Uji asumsi klasik terdiri dari atas uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heterokedastisitas dan uji autokolerasi. Berikut penjelasan beberapa uji asumsi klasik:
a. Uji Normalitas
Tujuan dari uji normalitas untuk mengetahui apakah suatu populasi berdistribusi normal atau tidak. Di dalam uji normalitas digunakan bantuan uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Uji normalitas dikatakan normal apabila menghasilkan nilai signifikansi Asymp. Sig.(2-tailed) = 0,05 atau di atas 0,05. Apabila nilai < 0,05 artinya data residual terdistribusi tidak normal, sedangkan nilai > 0,05 maka nilai artinya data residual terdistribusi normal. Berikut uji normalitas yang dilakukan dengan menggunakan SPSS 24.
Tabel 4. 6 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 45
Normal Parametersa,b Mean -494,0148498 Std. Deviation 954,28149670 Most Extreme Differences Absolute ,138
Positive ,138
Negative -,127
Test Statistic ,138
Asymp. Sig. (2-tailed) ,127c
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
Sumber Data : Hasil Pengolahan SPSS 24.0
Dari hasil uji normalitas di atas dengan menggunakan uji statistik One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test terlihat bahwa Asymp. Sig (2 tailed) berdistribusi normal karena hasil signifikannya besar dari (α = 0,05) yaitu 0,127. Hal ini mengindikasikan bahwa data residual berdistribusi normal.
Gambar 4. 1
Hasil Uji Normalitas dengan Normal P-P Plot
Sumber Data : Hasil Pengolahan SPSS 24.0
Uji normalitas residual jika dilihat dari grafik normal P-P Plot, jika setiap lingkaran data residual berada disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka residual mengikuti fungsi distribusi normal. Hasil uji pada grafik P-P Plot diatas terlihat bahwa titk-titik menyebar sekitar garis mengkuti garis diagonal, maka dari itu residual tersebut berdistribusi normal. Dari kedua hasil uji tersebut dapat dilihat bahwa data dari variabel harga saham, Earning Per Share, Dividen Per Share, Dividen Payout Ratio dan Dividen Yield Ratio sudah berdistribusi normal dan memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas
(independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel indepeden yang sama dengan nol. Bedasarkan hasil pengolahan data menggunakan software SPSS 24 di dapat uji multikoloneritas sebagai berikut:
Tabel 4. 7
Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardi zed Coefficien ts t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolera nce VIF 1 (Consta nt) 1729,48 6 973,560 1,776 ,083 EPS 12,784 3,329 ,595 3,840 ,000 ,312 3,210 DPS 17,418 10,660 ,262 1,634 ,110 ,290 3,443 DPR 35,058 21,623 ,177 1,621 ,113 ,630 1,587 DYR -1280,82 7 454,745 -,320 -2,817 ,008 ,579 1,726
a. Dependent Variable: Harga Saham
Sumber Data : Pengolahan SPSS 24.0
Berdasarkan hasil uji Multikoloneritas dengan metode VIF dan Tolerance, dimana dapat dilihat bahwa nilai VIF untuk EPS lebih kecil dari 10 atau VIF = 3,210 < 10, untuk DPS nilai VIF = 3,443 < 10, untuk DPR nilai VIF = 1,587 < 10 , begitu pula dengan DYR nilai VIF = 1,726 < 10. Sedangkan dengan metode Tolerance nilainya harus berada diatas 0,1. Nilai Tolerance untuk EPS sebesar 0,312 > 0,1. Nilai Tolerance untuk DPS sebesar 0,290 >
0,1. Nilai Tolerance untuk DPR sebesar 0,630 > 0,1. Nilai Tolerance untuk DYR sebesar 0,579 > 0,1. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikoloneritas antar variabel independen dalam model regresi.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homokedatisitas dan jika berbeda disebut Heterokedastisitas. Kebanyakan data crossection mengandung situasi heteroskedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran (kecil, sedang dan besar). Bedasarkan hasil pengolahan menggunakan software SPSS 24 didapat uji heterokedastisitas sebagai berikut :
Gambar 4. 2
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Pada grafik diatas terlihat bahwa titik-titk yang terbentuk menyebar secara acak diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y dan tidak membentuk pola yang jelas, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak digunakan untuk memprediksi pengaruh Earning Per Share, Dividen Per Share, Dividen Payout Ratio, Dividen Yield Ratio terhadap harga saham.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka disebut adanya masalah autokorelasi. Pengujian autokorelasi dapat dilakukan dengan uji Durbin-Watson. Berikut ini hasil uji autokorelasi dengan uji Durbin-Watson:
Tabel 4. 8 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,902a ,814 ,787 282,04858 1,870
a. Predictors: (Constant), DYR, EPS, DPR, DPS b. Dependent Variable: Harga Saham
Sumber Data : Pengolahan SPSS 24.0
Nilai DW sebesar 1,870 nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikansi 5 %, jumlah sampel 45 (n) dan jumlah variabel independen 4 (k=4), maka di tabel Durbin Watson akan didapatkan nilai 1.720 oleh karena nilai DW 1.870 lebih besar dari batas atas (du) 1.720 dan kurang dari 4 – 1.720 (4 – du), maka dapat disimpulkan bahwa kita tidak bisa menolak H0 yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi positif atau negatif .
3. Analisis Regresi Berganda
Tabel 4. 9
Uji Regresi Linear Berganda
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1729,486 973,560 1,776 ,083 EPS 12,784 3,329 ,595 3,840 ,000 DPS 17,418 10,660 ,262 1,634 ,110 DPR 35,058 21,623 ,177 1,621 ,113 DYR -1280,827 454,745 -,320 -2,817 ,008 a. Dependent Variable: Harga Saham
Sumber Data : Pengolahan SPSS 24.0
Bedasarkan tabel diatas diperoleh persamaan model regresi berganda yang digunakan dalam penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + e
Y = 1729,486 + 12,784X1 + 17,418X2 +35,058X3 – 1280,827X4 + e Dari persamaan tersebut dapat dijelaskan :
a. Persamaan regresi tersebut dimana konstanta (a) untuk harga saham (Y) diperoleh nilai sebesar 1729,486. Jika X1 (EPS), X2
(DPS), X3 (DPR), X4 (DYR) = 0, maka harga saham sebesar 1729,486.
b. Koefisien regresi untuk variabel EPS (X1) = 12,784
Hal ini mengandung arti bahwa setiap kenaikan Earning Per Share (EPS) satu satuan maka variabel harga saham (Y) akan naik sebesar 12,784 dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi adalah tetap.
Hal ini mengandung arti bahwa setiap kenaikan Dividen Per Share (DPS) satu satuan maka variabel harga saham (Y) akan naik sebesar 17,418 dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi adalah tetap.
d. Koefisien regresi untuk variabel DPR (X3) = 35,058
Hal ini mengandung arti bahwa setiap kenaikan Dividen Payout Ratio (DPR) satu satuan maka variabel harga saham (Y) akan naik sebesar 35,058 dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi tetap.
e. Koefisien regresi untuk variabel DYR (X4) = - 1280,827
Karena nilainya bertanda negatif hal ini menunjukkan bahwa setiap perubahan pada Dividen Yield Ratio (DYR) sebesar satu-satuan akan berdampak pada penurunan harga saham perusahaan sebesar -1280,827 dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi adalah tetap. Tanda koefisien regresi yang negatif menandakan arah hubungan yang berlawanan.
4. Uji Hipotesis
Dalam uji asumsi klasik dapat dilakukan analisis hasil regresi atau uji hipotesis. Uji hipotesis yang digunakan meliputi uji koefisien determinasi (R2), uji parsial (t-test), dan uji simultan (F-test).
a. Uji Kxefisien Determinasi
Tabel 4. 10
Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,837a ,701 ,671 2888,23469
a. Predictors: (Constant), DYR, EPS, DPR, DPS b. Dependent Variable: Harga Saham
Berdasarkan tabel diatas terlihat hasil Adjusted R Square sebesar 0,671 atau 67.1 %. Hal ini berati bahwa 67.1% harga saham dapat dijelaskan oleh variabel independen yaitu Earning Per Share, Dividen Per Share, Dividen Payout Ratio, dan Dividen Yield Ratio. Dan sisanya sebesar 32.9 % (100% - 67.1%) dijelaskan oleh faktor-faktor lain diluar model regresi.
b. Uji t (Parsial) Tabel 4. 11 Uji t (Parsial) Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1729,486 973,560 1,776 ,083 EPS 12,784 3,329 ,595 3,840 ,000 DPS 17,418 10,660 ,262 1,634 ,110 DPR 35,058 21,623 ,177 1,621 ,113 DYR -1280,827 454,745 -,320 -2,817 ,008 a. Dependent Variable: Harga Saham
Sumber Data : Pengolahan SPSS 24.0
Ttabel dapat dilihat pada tabel statistik pada signifikansi 0,05/2 = 0,025 dengan derajat kebebasan df = n-k-1, menurut priyatno (2012:158) dimana nilai n = jumlah data dan k = jumlah variabel independen, maka df = 45-4-1 = 40, jadi hasil yang diperoleh untuk t
tabel sebesar 2.021.
1) Pengujian variabel Earning Per Share (X1)
Pada hasil SPSS bahwa nilai t hitung sebesar 3,840 nilai ini lebih besar dari t tabel sebesar 2.021, maka dapat disimpulkan bahwa variabel EPS berpengaruh terhadap harga saham.
Pada hasil SPSS bahwa nilai signifikansi sebesar 0.000 nilai ini lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel EPS
berpengaruh terhadap harga saham. Hal ini menjelaskan bahwa H0
ditolak H1 diterima.
2) Pengujian variabel Dividen Per Share (X2)
Pada hasil SPSS bahwa nilai t hitung sebesar 1,634 nilai ini lebih kecil dari t tabel sebesar 2.021, maka dapat disimpulkan bahwa variabel DPS tidak berpengaruh terhadap harga saham.
Pada hasil SPSS bahwa nilai signifikansi sebesar 0.110 nilai ini lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel DPS tidak berpengaruh terhadap harga saham. Hal ini menjelaskan bahwa H0 diterima H2 ditolak.
3) Pengujian variabel Dividen Payout Ratio (X3)
Pada hasil SPSS bahwa nilai t hitung sebesar 1,621 nilai ini lebih kecil dari t tabel sebesar 2.021, maka dapat disimpulkan bahwa variabel DPR tidak berpengaruh terhadap harga saham.
Pada hasil SPSS bahwa nilai signifikansi sebesar 0.113 nilai ini lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel DPR tidak berpengaruh terhadap harga saham. Hal ini menjelaskan bahwa H0 diterima H3 ditolak.
4) Pengujian variabel Dividen Yield Ratio (X4)
Pada hasil SPSS bahwa nilai t hitung sebesar -2,817 nilai ini lebih kecil dari t tabel sebesar 2.021, maka dapat disimpulkan bahwa variabel DYR tidak berpengaruh terhadap harga saham.
Pada hasil SPSS bahwa nilai signifikansi sebesar 0.008 nilai ini lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel DYR berpengaruh terhadap harga saham. Hal ini menjelaskan bahwa H0 ditolak H4 diterima.
c. Uji F (Simultan)
Tabel 4. 12 Hasil Uji F
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 783131961,000 4 195782990,300 23,470 ,000b Residual 333675984,900 40 8341899,622
Total 1116807946,000 44 a. Dependent Variable: Harga Saham
b. Predictors: (Constant), DYR, EPS, DPR, DPS
Sumber Data : Pengolahan SPSS 24.0
Bedasarkan output SPSS diatas di dapat bahwa nilai F hitung sebesar 23,470 sedangkan F tabel (dengan kepercayaan α sebesar 0,05 derjat bebas regresi sebesar 4 dan derjat bebas residual sebesar 40) adalah sebesar 2,61, karena F hitung > F tabel maka dapat disimpulkan bahwa secara simultan variabel earning per share, dividen per share, dividen payout ratio, dan dividen yield ratio berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Hal ini menjelaskan bahwa hipotesis H0 ditolak Ha diterima.