BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1. Hasil Penelitian
Setelah melalui berbagai proses tahapan penelitian yang telah direncanakan, penelitian ini menghasilkan berbagai hal terkait dengan masalah yang diajukan pada bagian awal. Statistik deskriptif akan memberikan gambaran umum terhadap data yang digunakan dalam penelitian ini. Sebelum melakukan pengujian hipotesis melalui pengujian model, terlebih dahulu melakukan pengujian terhadap kualitas data yang digunakan dengan uji asumsi klasik dan uji regresi linier stepwise. Pengujian ini digunakan untuk menjamin terpenuhinya asumsi yang diperlukan dalam melakukan pengujian terhadap model regresi.
5.1.1 Statistik Deskriptif
Berikut akan dijelaskan analisis deskriftif yaitu menjelaskan deskriftif data dari seluruh variabel yang akan dimasukkan dalam metode penelitian. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 5.1
Tabel 5.1 Hasil perhitungan mean dan standar deviasi dari variabel penelitian Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N PRICE 8817.7267 20795.25230 150 ROI .4519 .56194 150 ROA .1948 .25032 150 ROE 1.1301 3.84693 150 EPS 1.0090 2.94214 150 PER .0258 .07247 150 OPM .1504 .17013 150 BV 197.5717 628.16602 150 POR 225888.4082 1268711.54208 150 DER 6.0128 21.92745 150 RRR .0515 .13951 150 BETA .0762 .19385 150
Dari Tabel 5.1. dapat dijelaskan bahwa :
1. Selama periode penelitian, harga saham (Y) pada perusahaan consumer goods di BEI yang dijadikan sampel berkisar dengan nilai rata-rata harga saham dari 30 perusahaan consumer goods yang terdaftar di BEI, dari 30 perusahaan sampel dan lima tahun periode penelitian dari tahun 2004 sampai dengan tahun 2008 adalah sebesar Rp. 8817.723. Sedangkan standar deviasi sebesar 20795,25 artinya bahwa penyebaran dari variabel harga saham adalah sebesar 20795.25 selama 5 tahun dari 30 perusahaan yang diteliti. Hal ini menunjukkan bahwa hasil dari deskripsi variabel ini dilakukan untuk memberikan gambaran atas variabel- variabel yang diteliti, agar dapat memberikan indikasi terhadap pengujian secara empiris. Hasil dari standar deviasi ini dapat digunakan untuk mendukung pengambilan suatu kesimpulan.
2. Rata-rata nilai ROI selama penelitian adalah sebesar 0.4519 dan ukuran penyebaran variabel ROI sebesar 0.56194 % selama 5 tahun dari 30 perusahaan consumer goods yang diteliti. Hal ini menunjukkan berdasarkan nilai rata-ratanya dapat disimpulkan bahwa perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini mampu menghasilkan laba dengan semua investasi yang dilakukannya.
3. Rata-rata ROA adalah sebesar 0.1948%. Ukuran penyebaran dari variabel ROA adalah sebesar 0.25032% selama 5 tahun dari 30 perusahaan yang diteliti. Hal ini menunjukkan bahwa berdasarkan nilai rata-ratanya dapat disimpulkan bahwa perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini mampu menghasilkan laba dengan semua aktiva yang dimiliki perusahaan.
4. Selama periode penelitian rata-rata ROE dari adalah sebesar 1.1301%. Standar deviasi atau ukuran penyebaran variabel ROE adalah sebesar 3.84693 % selama 5 tahun dari 30 perusahaan yang diteliti. Hal ini menunjukkan bahwa berdasarkan nilai rata ratanya dapat disimpulkan bahwa perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini mampu menghasilkan keuntungan dengan modal sendiri yang dimiliki.
5. Selama periode penelitian, rata-rata EPS dari adalah sebesar Rp 1.0090. Sedangkan standar deviasi atau ukuran penyebaran dari variabel EPS adalah sebesar 2.94214 selama 5 tahun dari 30 consumer goods yang diteliti. Hal ini menunjukkan bahwa berdasarkan nilai rata-ratanya dapat disimpulkan bahwa perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini mampu menghasilkan keuntungan bagi perusahaan.
6. Rata-rata PER atau harga saham dengan ekuitas adalah sebesar 0.0258%. Dan standar deviasi atau ukuran penyebaran dari variabel PER adalah sebesar 0.07247% selama 5 tahun pada 30 perusahaan yang di teliti. Hal ini menunjukkan berdasarkan nilai rata-ratanya dapat disimpulkan bahwa perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini mampu menujukkan peningkatan harga saham dengan ekuitas yang dimiliki.
7. Selama periode penelitian rata-rata OPM atau rasio antara laba operasi dengan penjualan adalah sebesar 0.1504%. Sedangkan standar deviasi atau ukuran penyebaran dari variabel OPM adalah sebesar 0.17013% selama 5 tahun dari 30 perusahaan yang diteliti. Hal ini menunjukkan bahwa berdasarkan nilai rata- ratanya dapat disimpulkan bahwa perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini mampu menghasilkan keuntungan dari penjualannya.
8. Selama periode penelitian rata-rata BV adalah sebesar 197.5717. Dan ukuran penyebaran dari variabel BV adalah sebesar 628.16602 selama 5 tahun dari 30 perusahaan yang diteliti.
9. Selama periode penelitian, POR atau payout ratio adalah berkisar dengan nilai rata-rata sebesar 225888.41 dengan standar deviasi sebesar 1268711.54 atau penyebaran dari variabel payout ratio selama 5 tahun dari 30 perusahaan yang diteliti.
10. Rata-rata DER atau rasio antara total hutang dengan total modal sendiri perusahaan yang digunakan sebagai sumber pendapatan usaha berkisar dengan nilai rata-rata sebesar 6.0128 artinya bahwa selama periode penelitian rata-rata
DER dari setiap modal sendiri untuk dijadikan jaminan atas keseluruhan hutang adalah sebesar 6.0128%. Sedangkan standar deviasi sebesar 21.92745 artinya selama periode penelitian ukuran penyebaran dari variabel DER adalah sebesar 21.92745 selama 5 tahun dari 30 perusahaan yang diteliti.
11. Selama periode penelitian, RRR atau required rate of return berkisar dengan nilai rata-rata sebesar 0.0515 dengan standar deviasi 0.13951 atau penyebaran dari variabel required rate of return sebesar 0.13951% selama 5 tahun dari 30 perusahaan yang diteliti.
12. Beta saham sebagai resiko sistematik berkisar dengan nilai rata-rata sebesar 0.762 artinya bahwa selama periode penelitian rata-rata Beta saham dari 30 perusahaan consumer goods adalah sebesar 0.762. Sedangkan ukuran penyebaran dari variabel beta saham adalah sebesar 0.19385 selama 5 tahun dari 30 perusahaan yang diteliti.
5.1.2 Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Uji normalitas ini dilakukan dengan tujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi variabel terikat dan variabel bebas mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Hasil uji normalitas dengan Normal P-P Plot dengan regresi dapat ditunjukkan pada Gambar 5.1.
Gambar 5.1 Hasil Uji Normalitas Sebelum Dilakukan Transformasi
Dari Gambar 5.1 di atas terlihat titik-titik menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Langkah selanjutnya, data yang tidak berdistribusi normal ditransformasi dengan logaritma 10 atau LN dengan menggunakan SPSS. Data variabel penelitian dapat dilihat dari gambar normalitas P-P Plot pada gambar 5.2 (setelah transformasi) dapat dijelaskan bahwa penyebaran data mengikuti garis diagonal , dengan demikian distribusi data mendekati normal.
Gambar 5.2 Hasil Uji Normalitas Setelah Dilakukan Transformasi
Uji normalitas setelah transformasi variabel yang telah dilakukan mengakibatkan adanya perubahan pada pemakaian defenisi operasional variabel. Adapun defenisi operasional variabel untuk penyajian pembahasan berikutnya adalah a. Fundamental keuangan (X1 ) :
1. ROI adalah hasil bagi akar kuadrat laba operasi dengan akar kuadrat total investasi
2. ROA adalah hasil bagi akar kuadrat laba bersih setelah pajak dengan akar kuadrat total aktiva
3. ROE adalah hasil bagi antara akar kuadrat laba setelah pajak dengan akar kuadrat ekuitas
4. EPS adalah hasil bagi antara akar kuadrat laba setelah pajak dengan akar kuadrat jumlah lembar saham
5. PER adalah hasil bagi antara akar kuadrat harga saham dengan akar kuadrat ekuitas.
6. OPM adalah hasil bagi antara akar kuadrat laba operasi dengan akar kuadrat penjualan
7. BV adalah hasil bagi antara akar kuadrat modal dengan akar kuadrat jumlah lembar saham
8. POR adalah hasil bagi antara akar kuadrat dividen dengan akar kuadrat
earning pershare
9. DER adalah hasil bagi antara kuadrat total hutang dengan akar kuadrat ekuitas
10. RRR adalah akar kuadrat dari CAPM
b. Beta (X2) adalah akar kuadrat dari nilai beta saham
c. Harga Saham (Y) adalah akar kuadrat dari harga saham penutupan.
2. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui dan mendeteksi adanya autokorelasi. Autokorelasi dalam penelitian dengan menggunakan besaran Durbin-
Watson. Model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi. Hasil uji autokorelasi :
Tabel 5.2 Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .763a .582 .567 1.39271 1.889
a. Predictors: (Constant), LN_Beta, LN_OPM, LN_EPS, LN_BV, LN_ROI
b. Dependent Variable: LN_Price
Dari tabel 5.2 dapat dilihat bahwa nilai Durbin Watson 1.889 dan dapat dibaca dari tabel statistik Durbin Watson dengan 0.05 dl dan du (1.48 dan 1.60), dan nilai dari 4-dl dan 4-du (2.52 dan 2.40). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa nilai du < DW < 4-du atau 1.60 < 1.889 < 2.40, yang artinya tidak terjadi autokelasi. Selanjutnya dapat dilihat pada gambar 5.3 berikut ini:
Gambar 5.3. Kurva Uji Autokorelasi
negatif si Autokorela si Autokorela Tidak 48 . 1 = dl du=1.60 4−du=2.4 4−dl=2.52 positif si Autokorela tian ketidakpas Daerah tian ketidakpas Daerah 889 . 1 = Dw
3. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas dalam penelitian ini dilakukan dengan melihat grafik
scatterplot antara nilai residu variabel dependen SRESID dengan nilai prediksi variabel independen ZPRED. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED. Dimana Y adalah nilai residual dan X adalah nilai yang telah prediksi. Adapun grafik scatterplot dalam uji heterokedastisitas dapat dilihat pada gambar 5.4 berikut ini.
Gambar 5.4. Uji Heterokedastisitas
Berdasarkan gambar 5.4 maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.
Uji Multikolinearitas dapat diukur dengan collinearity statistics dengan menggunakan Tolerance Value atau Variance Inflation Factor (VIF). Dengan menggunakan VIF nilai yang terbentuk harus kurang dari 10 dan nilai tolerance harus lebih dari 10%, bila tidak maka terjadi multikolinearitas dan model regresi tidak layak untuk digunakan untuk pengujian lebih lanjut.
Tabel 5.3 Hasil Uji Multikolinearitas -1
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients Collinearity Statistics
Model B Std. Error Beta T Sig. Tolerance VIF
(Constant) 2322.219 1184.098 1.961 .052 ROI -1617.871 2016.640 -.044 -.802 .424 .140 7.130 ROA 9349.742 5380.366 .113 1.738 .084 .099 10.071 ROE -547.626 321.148 -.101 -1.705 .090 .118 8.474 EPS 6772.872 444.695 .958 15.230 .000 .105 9.504 PER -535.727 18468.054 -.002 -.029 .977 .101 9.946 OPM -7265.609 4818.051 -.059 -1.508 .134 .268 3.731 BV -.892 .810 -.027 -1.101 .273 .696 1.437 POR .000 .000 .016 .577 .565 .554 1.806 DER 89.882 52.401 .095 1.715 .089 .136 7.330 RRR 1260.738 9476.853 .008 .133 .894 .103 9.705 1 BETA -2497.607 6815.880 -.023 -.366 .715 .103 9.692
Dari tabel 5.3 dapat dilihat bahwa pada variabel ROI, ROE, EPS, PER, OPM, BV, POR, DER, RRR dan BETA nilai VIF nya dibawah nilai 10 artinya variabel- variabel tersebut tidak terjadi multikolonieritas, sementara ROA nilai VIF nya sebesar 10.071 atau diatas nilai 10 dimana nilai tolerance 0.099 atau kurang dari 10 %, dengan demikian telah terjadi multikolinearitas pada variabel ROA. Salah satu cara
mengobati multikoloniearitas menurut Ghozali (2009) adalah keluarkan satu atau lebih variabel independen yang mempunyai korelasi tinggi dari model regresi dan identifikasikan variabel independen lainnya untuk membantu prediksi. Setelah dilakukan pengeluaran variabel ROA dari variabel independen, maka hasil uji multikolinearitas dapat dilihat 5.4 berikut :
Tabel 5.4 Hasil Uji Multikolinearitas -2
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients Collinearity Statistics
Model B Std. Error Beta T Sig. Tolerance VIF
(Constant) 1999.294 1177.891 1.697 .092 ROI 1239.797 1175.746 .034 1.054 .293 .419 2.389 ROE -461.874 319.631 -.085 -1.445 .151 .121 8.274 EPS 6864.510 444.754 .971 15.434 .000 .107 9.371 PER -3204.311 18537.328 -.011 -.173 .863 .101 9.877 OPM -3190.221 4239.224 -.026 -.753 .453 .351 2.847 BV -.858 .816 -.026 -1.052 .295 .696 1.436 POR .000 .000 .017 .597 .551 .554 1.805 DER 73.980 51.969 .078 1.424 .157 .141 7.107 RRR 3181.650 9480.300 .021 .336 .738 .104 9.573 1 BETA -1101.950 6817.394 -.010 -.162 .872 .105 9.557
a. Dependent Variable: PRICE
Uji Multikolinearitas yang telah dilakukan mengakibatkan adanya perubahan pada pemakaian defenisi operasional variabel yang disebabkan dari dihilangkankannya variabel ROA. Adapun defenisi operasional variabel untuk penyajian pembahasan berikutnya adalah :
1. ROI adalah hasil bagi akar kuadrat laba operasi dengan akar kuadrat total investasi
2. ROE adalah hasil bagi antara akar kuadrat laba setelah pajak dengan akar kuadrat ekuitas
3. EPS adalah hasil bagi antara akar kuadrat laba setelah pajak dengan akar kuadrat jumlah lembar saham
4. PER adalah hasil bagi antara akar kuadrat harga saham dengan akar kuadrat ekuitas.
5. OPM adalah hasil bagi antara akar kuadrat laba operasi dengan akar kuadrat penjualan
6. BV adalah hasil bagi antara akar kuadrat modal dengan akar kuadrat jumlah lembar saham
7. POR adalah hasil bagi antara akar kuadrat dividen dengan akar kuadrat
earning pershare
8. DER adalah hasil bagi antara kuadrat total hutang dengan akar kuadrat ekuitas 9. RRR adalah akar kuadrat dari CAPM
b. Beta (X2) adalah akar kuadrat dari nilai beta saham
c. Harga Saham (Y) adalah akar kuadrat dari harga saham penutupan.
Data telah diuji dengan asumsi klasik , maka uji regresi linier pada penelitian ini selanjutnya dapat di lanjutkan.
5.1.3Persamaan Regresi Linier Metode Stepwise
Pada tahap ini yang akan dilakukan adalah menentukan faktor-faktor fundamental keuangan yang memiliki korelasi tertinggi terhadap harga saham dengan menggunakan analisis regresi stepwise. Analisis regresi stepwise akan mengurangi (reduction) dan meringkas (summarization) variabel indikator dan saling ketergantungan. Hubungan ketergantungan antara satu variabel fundamental keuangan dengan variabel fundamental keuangan yang lain akan diuji untuk diidentifikasikan dimensinya. Uji regresi linier metode stepwise akan dilakukan menggunakan SPSS. Hasil uji regresi metode stepwise terhadap variabel fundamental keuangan dapat dilihat pada tabel 5.5 berikut.
Tabel 5.5 Hasil Uji Regresi Metode Stepwise Variabel Fundamental Keuangan
Variables Entered/Removeda Model Variables Entered Variables Removed Method 1
LN_EPS .Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050,
Probability-of-F-to-remove >= .100).
2
LN_BV .Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050,
Probability-of-F-to-remove >= .100).
3
LN_ROI .Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050,
Probability-of-F-to-remove >= .100).
4
LN_OPM .Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050,
Probability-of-F-to-remove >= .100).
Dari hasil uji regresi metode stepwise menunjukkan bahwa indikator variabel fundamental keuangan yang memiliki korelasi tertinggi terhadap harga saham adalah indikator variabel EPS (earning pershare), BV (book value), ROI (return on investment) dan OPM (operating profit margin).
Hasil uji regresi metode stepwise mengakibatkan adanya perubahan pada pemakaian defenisi operasional variabel yang disebabkan tereliminasinya beberapa indikator variabel faktor fundamental keuangan yang memiliki tingkat korelasi rendah terhadap harga saham, sebegai berikut :
a. Fundamental keuangan (X1) :
1. EPS, yaitu hasil bagi antara akar kuadrat dari laba setelah pajak dari akar kuadrat jumlah lembar saham.
2. BV, yaitu hasil bagi antara akar kuadrat modal dari akar kuadrat jumlah lembar saham.
3. ROI, yaitu hasil bagi antara akar kuadrat laba operasi dari akar kuadrat total investasi.
4. OPM, yaitu hasil bagi antara akar kuadrat laba operasi dari akar kuadrat penjualan.
b. Beta (X2), yaitu akar kuadrat nilai beta dan sebagai variabel dependen adalah