HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Deskriptif
Pada bab ini akan dibahas tahap-tahap dan pengolahan data yang kemudian akan dianalisis tentang faktor-faktor yang mempengaruhi struktur modal. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari BEI. Gambaran singkat objek penelitian mengkaji tentang profil perusahaan yang menjadi sampel penelitian ini. Populasi yang digunakan dalam penelitian adalah seluruh perusahaan Real Estate dan Property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2012-2014 yang berjumlah 51 perusahaan.
Sampel perusahaan tersebut kemudian dipilih dengan menggunakan
purposive sampling. Perusahaan yang dijadikan objek dalam penelitian ini adalah
perusahaan Real Estate dan Property yang listing di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2012-2014 Setelah dilakukan seleksi pemilihan sampel sesuai kriteria yang telah ditentukkan maka diperoleh sampel dalam penelitian ini 20 perusahaan dengan periode penelitian 3 tahun. Maka diperoleh data sebanyak 60 data perusahaan. Proses seleksi sampel berdasarkan kriteria yang ditetapkan dan ditampilkan dalam tabel berikut ini :
Proses Purposive Sampling Penelitian
No Kriteria Sampel Penelitian Total
1 Jumlah perusahaan Real Estate dan Property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2010-2012
51 2 Perusahaan tidak melaporkan laporan keuangan lengkap (31)
3. Sampel 20
4. Data 20 x 3 tahun 60
Sumber : Data diolah, 2015
Berdasarkan hasil olahan data SPSS diketahui bahwa nilai deskriptif dari setiap variable yaitu Earning Per Share, Deviden Pershare, return on investment dan Harga saham antara lain sebagai berikut :
Tabel 4.2
Sumber : Data sekunder yang diolah, 2015
Earning Per Share (EPS) merupakan salah satu komponen yang
diperhatikan dalam analisis perusahaan. Informasi EPS suatu perusahaan menunjukkan besarnya laba bersih perusahaan yang siap dibagikan untuk semua pemegang saham perusahaan. EPS merupakan rasio yang menunjukkan berapa besar keuntungan (return) yang diperoleh investor atau pemegang saham per lembar saham.Pada umumnya manajemen perusahaan, pemegang saham biasa dan calon pemegang saham sangat tertarik pada Earning Per Share (EPS), karena hal ini menggambarkan jumlah rupiah yang diperoleh untuk setiap lembar saham biasa dan menggambarkan prospek earning perusahaan di masa depan.
Descriptive Statistics 60 -9 758 132.75 147.556 60 .006 165.000 18.38564 26.681967 60 -1.87 480.00 17.5233 61.24468 60 193 15300 1477.27 2355.597 60 EPS DPS ROI Harga Saham Valid N (listwise)
adalah sebesar132,75. Nilai minimum Earning Per Share (EPS) sebesar -9 dimiliki oleh PT Berau Cool Tbk dan nilai maksimum sebesar 758 yang dimiliki oleh PT Tambang Raya Megah. Standar deviasi Earning Per Share (EPS) adalah147,556. Hal ini berarti bahwa berdasarkan hasil statistik deskriptif terjadi perbedaan nilai Earning Per Share (EPS) yang telah diteliti terhadap nilai rata-ratanya sebesar 132,75.
Dividend Per Share (DPS) merupakan total semua dividen tunai yang
dibagikan dibandingkan dengan jumlah saham yang beredar. Informasi mengenai
dividen per share sangat diperlukan untuk mengetahui berapa besar keuntungan
setiap lembar saham yang akan diterima oleh para pemegang saham. Jika dividen
per share yang diterima naik maka akan mempengaruhi harga saham di pasar
modal. Karena dengan naiknya dividen per share kemungkinan besar akan menarik investor untuk membeli saham perusahaan tersebut. Dengan banyaknya saham yang dibeli maka harga saham suatu perusahaan akan naik di pasar modal
Berdasarkan data dalam tabel 4.3 nilai rata-rata Dividend Per Share (DPS) adalah sebesar 18,38564. Nilai minimum Dividend Per Share (DPS) sebesar 0,006 dan nilai maksimum sebesar 165. Standar deviasi Dividend Per Share (DPS) adalah 26,681967. Hal ini berarti bahwa berdasarkan hasil statistik deskriptif terjadi perbedaan nilai Dividend Per Share (DPS) yang telah diteliti terhadap nilai rata-ratanya sebesar 18,38564.
Return on Investment (ROI) digunakan untuk mengukur efiktivitas
perusahaan menghasilkan laba dari aktiva yang dipergunakan. Return on
Investment (ROI) adalah salah satu bentuk dari rasio profitabilitas yang
dimaksudkan dapat mengukur kemampuan perusahaan dengan keseluruhan dana yang ditanamkan dalam aktiva yang digunakan untuk operasinya perusahaan untuk menghasilkan keuntungan.
Berdasarkan data dalam tabel 4.3 nilai rata-rata Return on Investment (ROI) adalah sebesar 17,5233. Nilai minimum Return on Investment (ROI) sebesar -1,87 yang dimiliki oleh PT Central Omega dan nilai maksimum sebesar 480 yang dimiliki oleh PT Harum Energi. Standar deviasi Return on Investment (ROI) adalah 61,24468. Hal ini berarti bahwa berdasarkan hasil statistik deskriptif terjadi perbedaan nilai Return on Investment (ROI) yang telah diteliti terhadap nilai rata-ratanya sebesar 17,5233.
Harga saham merupakan harga yang terjadi di pasar bursa pada saat tertentu dan harga saham tersebut ditentukan oleh pelaku pasar.Deskripsi mengenai harga saham menunujukkan rata-rata sebesar 1477,27 per lembar sahamnya. Harga saham terendah adalah sebesar Rp.193 sedangkan harga saham tertinggi adalah sebesar Rp15300per lembar sahamnya. Standar deviasi harga saham diperoleh sebesar 2355,597 lebih besar dari nilai rata-rata sebesar 1477,27 yang menunjukkan adanya variasi harga saham yang besar dan penyebaran data untuk variabel harga saham lebih menyebar.
Pada uji asumsi klasik terhadap model regresi dalam penelitian ini menggunakan uji normalitas data, uji multikolinearitas, dan uji autokorelasi. 4.2.1 Uji Normalitas Data
Hasil pengujian normalitas data secara multivariate dilakukan dengan menggunakan :
Tabel 4.3
Hasil pengujian Normalitas
Sumber : Data Output SPSS halaman 62
Berdasarkan tabel 4.4 di atas dapat dilihat bahwa hasil pengujian normalitas menunjukkan besarnya 2,211 dengan probabilitas signifikansi sebesar 0,000 dan nilainya lebih kecil dari P = 0,05. Hal ini berarti hipotesis nol ditolak atau variabel residual tidak berdistribusi normal. Menurut Ghozali (2011) data yang tidak berisitribusi normal dapat dinormalkan dengan cara di outlier. Setelah data di outlier atau dihilangkan maka data diuji kembali dengan menggunakan uji
Kolmogorov Smirnov kembali,
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
60 .0000000 1860.157959 .285 .285 -.258 2.211 .000 N Mean St d. Dev iation Normal Parametersa,b
Absolute Positiv e Negativ e Most Ext reme
Dif f erences
Kolmogorov -Smirnov Z Asy mp. Sig. (2-tailed)
Unstandardiz ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated f rom dat a. b.
Hasil pengujian Normalitas
Sumber : Hasil Output SPSS
Setelah data dihilangkan dari analisis maka uji Kolmogorov Smirnov menunjukkan besarnya 0,717 dengan probabilitas signifikansi sebesar 0,683 dan nilainya lebih besar dari P = 0,05. Hal ini berarti hipotesis nol ditolak atau variabel residual berdistribusi normal.
1. Melihat grafik histogram yang membandingkan data observasi dengan distribusi normal. Hasil histogram dapat dilihat pada gambar 4.1 berikut ini :
Gambar 4.1 Histogram
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
60 .0000000 .61036138 .093 .093 -.075 .717 .683 N Mean St d. Dev iation Normal Parametersa,b
Absolute Positiv e Negativ e Most Ext reme
Dif f erences
Kolmogorov -Smirnov Z Asy mp. Sig. (2-tailed)
Unstandardiz ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated f rom dat a. b. 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4
Regression Standardized Residual 14 12 10 8 6 4 2 0 Frequency Mean = 1.66E-15 Std. Dev. = 0.974 N = 60 Dependent Variable: ln_saham
Dari gambar 4.1 di atas dapat diketahui bahwa grafik histogram membentuk pola distribusi normal. Hal ini dapat dilihat pada distribusi data yang membentuk lonceng terbalik.
2. Jika hanya dengan melihat grafik histogram maka untuk melihat normalitas data bisa menyesatkan, metode yang lebih handal adalah dengan melihat
normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari
distribusi sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Gambar grafik normal probability plot dapat dilihat pada gambar 4.2 berikut ini :
Grafik 4.2
Sumber : Hasil Output SPSS
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0
Observed Cum Prob
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Ex pec ted C um P rob
Dependent Variable: ln_saham
disekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonalnya sehingga memenuhi asumsi normalitas.
4.2.2 Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi dengan melihat nilai tolerance dan nilai Variance Inflation Factor (VIF). Suatu model regresi bebas dari masalah multikolinieritas apabila mempunyai nilai tolerance lebih dari 0,1 dan nilai VIF tidak lebih dari 10 (Ghozali, 2006).
Tabel 4.5
Hasil Uji Multikolinieritas
Sumber : Hasil Output SPSS
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa tidak ada variabel yang memiliki nilai tolerance di bawah 0,10 ataupun nilai VIF lebih dari 10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
multikolinearitas. Coeffi cientsa 6.073 .117 51.904 .000 .004 .001 .685 7.553 .000 .934 1.071 .007 .003 .196 2.061 .044 .849 1.178 -.001 .001 -.058 -.625 .535 .899 1.112 (Constant) EPS DPS ROI Model 1 B St d. Error Unstandardized Coef f icients Beta St andardized Coef f icients t Sig. Tolerance VI F Collinearity Statistics
Dependent Variable: ln_saham a.
Uji autokolerasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu Pada periode t dengan kesalahan Pada t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokolerasi, Untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokolerasi dengan menggunakan uji Durbin Watson (DW) (Ghozali, 2011).
Tabel 4.6 Hasil Uji Autokorelasi
Sumber : Hasil Output SPSS
Hasil uji autokorelasi diatas menunjukkan bahwa dalam penelitian ini tidak terdapat autokorelasi karena nilai DW =1,848 dengan kriteria n=60, k=3, Pada tabel dl = 1,287, du = 1,776.
4.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Pengujian ini bertujuan untuk mendeteksi apakah kesalahan pengganggu dari model yang diamati tidak memiliki varians yang konstan dari satu observasi-keobservasi lainnya.Untuk mengetahui ada tidaknya gejala heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan grafik
Model Summaryb .755a .570 .547 .62650 1.848 Model 1 R R Square Adjusted R Square St d. Error of the Estimate Durbin-Wat son Predictors: (Constant), ROI, EPS, DPS
a.
Dependent Variable: ln_saham b.
independen.
Hasil pengujian heteroskedastisitas menunjukkan tidak terdapat pola yang jelas dari titik-titik tersebut dan titik–titik menyebar diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi yang digunakan dalam penelitian ini tidak memiliki gejala adanya heteroskedastisitas, yang berarti bahwa tidak ada gangguan yang berarti dalam model regresi ini.
Tabel 4.7
Berdasarkan tabel diatas dapat ketahui bahwa nilai signifikan lebih dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan data tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.2.5 Analisis Regresi Berganda
Hasil analisis regresi adalah berupa koefisien untuk masing-masing variabel independen. Koefisien ini diperoleh dengan cara memprediksi nilai variabel dependen dengan suatu persamaan (Ghozali, 2011)
Coeffi ci entsa .672 .095 7.053 .000 -5.052 3.345 -.301 -1.510 .137 .000 .002 -.027 -.191 .849 .135 .696 .041 .194 .847 (Constant) INV_EPS INV_dps INV_roi Model 1 B St d. Error Unstandardized Coef f icients Beta St andardized Coef f icients t Sig.
Dependent Variable: absres2 a.
Table 4.8
Hasil uji regresi berganda
Sumber : Hasil Output SPSS halaman 74
Berdasarkan tabel 4.7 maka dapat disusun persamaan regresi untuk mengetahui faktor-faktor fundamental dalam harga saham sebagai berikut : Y =6,073 +0.004X1 + 0,007X2- 0,001X3
Dari persamaan tersebut diatas dapat dijelaskan :
1. Dalam koefisien regresi diatas, konstanta (bo) adalah sebesar 6,073 hal ini