BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1. Hasil Penelitian
Setelah dilakukan transformasi data dan data diolah dengan menggunakan bantuan software SPSS, maka deskripsi data penelitian dari masing-masing variabel yang meliputi nilai mean, maksimum, minimum dan standar deviasi dapat dilihat dari tabel di bawah ini.
Tabel 5. Deskripsi Data Penelitian
Dari Tabel 5 dapat dilihat bahwa variabel perubahan DER terendah adalah sebesar -0.95 dan tertinggi sebesar 2.08, di mana terjadi kenaikan rata-rata perubahan DER setiap tahunnya sebesar 0.543. Hal ini berarti setiap tahunnya terjadi peningkatan porsi hutang yang signifikan pada masing-masing perusahaan. Hal yang sama juga terjadi pada variabel DAR, di mana angka terendah adalah sebesar -0.59
Descriptive Statistics 90 -.95 2.08 .0543 .38299 90 -.59 1.11 .0194 .21163 90 -1.00 8.16 .2257 1.28004 90 -1.00 7.96 .1976 1.15455 90 -.35 8.10 .1019 .87395 90 .00 1.39 .3584 .25984 90 -.71 14.00 .3834 1.99256 90 PERUB_DER PERUB_DAR PERUB_LDER PERUB_LDAR PERUB_EAR DPR PERUB_HRG_SHM Valid N (listwise)
dan tertinggi sebesar 1.11. Kenaikan rata-rata perubahan DAR setiap tahunnya adalah sebesar 0.194. Untuk variabel perubahan LDER, angka terendah sebesar 0.1 dan angka tertinggi sebesar 8.16, dengan kenaikan rata-rata perubahan LDER adalah sebesar 0.2257. Untuk variabel perubahan LDAR, angka terendah selama tahun pengamatan sebesar -0.1 dan angka tertinggi sebesar 7.96, dengan kenaikan rata-rata sebesar 0.1976. Dari kenaikan rata-rata setiap tahunnya dari variabel perubahan DER, perubahan DAR, perubahan LDER, dan perubahan LDAR, dapat dilihat bahwa kebijakan hutang perusahaan tiap tahunnya semakin meningkat. Untuk variabel perubahan EAR, angka terendah sebesar -0.35 dan angka tertinggi sebesar 8.10, dengan kenaikan rata-rata setiap tahunnya sebesar 0.1019. Untuk dividen pay out
ratio (DPR) selama tahun pengamatan memiliki rasio terendah sebesar 0.00 dan
tertinggi sebesar 1.39, dengan rata-rata kenaikan sebesar 0.3584 tiap tahunnya. Hal ini mengindikasikan adanya kenaikan pembayaran dividen kepada investor yang menanamkan modalnya pada perusahaan jenis lembaga keuangan. Untuk variabel perubahan harga saham, rasio terendah sebesar -0.71 dan tertinggi sebesar 14.00, dengan kenaikan rata-rata sebesar 0.3834. Hal ini berarti terjadi kecenderungan kenaikan harga saham jenis lembaga keuangan selama periode pengamatan.
5.1.2. Pengujian Asumsi Klasik
Berikut ini penulis akan melakukan uji atas data yang penulis peroleh yang disebut dengan uji asumsi klasik yang terdiri dari uji normalitas, uji heteroskedastisitas, uji multikolinearitas dan uji autokorelasi.
5.1.2.1. Uji Normalitas
Pengujian normalitas data dapat dilakukan dengan beberapa cara yaitu dengan menggunakan uji statistik Kolmogorov-Smirnov dan melihat grafik histogram. Uji normalitas dengan uji statistik Kolmogorov – Smirnov maksudnya ialah apabila probabilitas signifikansinya di atas 0.05 berarti variabel tersebut berdistribusi normal. Hasil uji Kolmogorov – Smirnov dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Uji Statistik Kolmogorov-Smirnov (Sebelum Transformasi) One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
N 90
Normal Parameters a,b Mean .0000000
Std. Deviation 1.86522070
Most Extreme Absolute .276
Differences Positive .276
Negative -.190
Kolmogorov-Smirnov Z 2.618
Asymp. Sig. (2-tailed) .0000
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Dari Tabel 6 dapat dilihat bahwa nilai Kolmogorov – Smirnov sebelum transformasi berdistribusi tidak normal, disebabkan probabilitas signifikansi sebesar 0.000, di mana jika probabilitas signifikansi lebih kecil dari á 0.05, hal itu berarti data tidak berdistribusi normal. Apabila variabel tidak berdistribusi normal, maka harus dilakukan transformasi data. Transformasi data dapat dilakukan dengan cara Logaritma Natural (Ln) maupun SQRT (akar kuadrat). Setelah dilakukan transformasi data dengan menggunakan Logaritma Natural (Ln), maka didapat hasil seperti yang ditunjukkan dalam tabel berikut.
Tabel 7. Uji Statistik Kolmogorov-Smirnov (Setelah Transformasi) One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
N 64
Normal Parameters a,b Mean .0000000
Std. Deviation .76074540
Most Extreme Absolute .102
Differences Positive .063
Negative -.102
Kolmogorov-Smirnov Z .816
Asymp. Sig. (2-tailed) .518
c. Test distribution is Normal. d. Calculated from data.
Dari tabel di atas, kita melihat bahwa variabel penelitian sudah berdistribusi normal, dengan probabilitas signifikansi sebesar 0.518 di mana probabilitas tersebut lebih besar dari á 0.05 yang artinya variabel penelitian telah berdistribusi normal.
Cara berikutnya untuk melihat data berdistribusi normal atau tidak dapat dilakukan melalui grafik histogram.
Hasil tampilan grafik histogram sebelum transformasi menunjukkan variabel perubahan DER memiliki distribusi normal.
Gambar 3. Histogram Perubahan DAR (Sebelum Transformasi)
Hasil tampilan grafik histogram sebelum transformasi menunjukkan variabel perubahan DAR juga memiliki distribusi normal.
Hasil tampilan grafik histogram sebelum transformasi menunjukkan variabel perubahan LDER, seperti halnya DAR dan DER juga memiliki distribusi normal.
Gambar 5. Histogram Perubahan LDAR (Sebelum Transformasi)
Hasil tampilan grafik histogram sebelum transformasi menunjukkan variabel perubahan LDAR memiliki distribusi normal.
Hasil tampilan grafik histogram sebelum transformasi menunjukkan variabel perubahan EAR memiliki distribusi normal.
Gambar 7. Histogram Perubahan DPR (Sebelum Transformasi)
Hasil tampilan grafik histogram sebelum transformasi menunjukkan variabel
dividen payout ratio memiliki distribusi tidak normal dan menceng ke kiri.
Hasil tampilan grafik histogram sebelum transformasi menunjukkan variabel perubahan Harga Saham memiliki distribusi normal. Apabila salah satu dari variabel independen atau variabel dependen tidak berdistribusi normal, maka harus dilakukan transformasi data. Transformasi data dapat dilakukan dengan cara Logaritma Natural maupun SQRT. Penulis melakukan transformasi data dengan menggunakan Logaritma Natural (Ln), dan setelah dilakukan transformasi data dengan menggunakan Logaritma Natural, data tersebut akhirnya berdistribusi normal. Hal tersebut dapat dilihat dari gambar di bawah ini.
Gambar 10. Grafik Normal Plot (Setelah Transformasi)
Setelah dilakukan transformasi data, kita juga melihat dari tampilan grafik histogram dan grafik normal plot, terlihat bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang normal dan pada grafik normal plot terlihat titik-titik berada di sekitar garis diagonal, serta penyebarannya berada di sekitar garis diagonal. Hal ini menyatakan setelah dilakukan transformasi, ternyata data berdistribusi normal.
5.1.2.2. Uji Autokorelasi
Pada penelitian ini, uji autokorelasi dapat dilakukan dengan melihat nilai Durbin Watson. Cara mendeteksi apakah model yang digunakan mengalami gejala autokorelasi adalah dengan melihat nilai statistik Durbin Watson. Hasil dari nilai Durbin Watson sebelum transformasi dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 8. Uji Autokorelasi (Sebelum Transformasi) Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .352a .124 .060 1.93146 1.799
a Predictors: (Constant), DPR, PERUB_DAR, PERUB_LDAR, PERUB_EAR, PERUB_DER, PERUB_LDER
b Dependent Variable: PERUB_HRG_SHM
Dari Tabel 8 dapat dilihat bahwa nilai Durbin Watson sebelum dilakukan transformasi sebesar 1.799, yang artinya jika nilai Durbin Watson berada di bawah 2, maka tidak terjadi autokorelasi. Setelah dilakukan transformasi dengan menggunakan Logaritma Natural (Ln), maka hasilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 9. Uji Autokorelasi (Setelah Transformasi)
Model Summary(b) Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .438(a) .192 .122 .79286 1.352
a Predictors: (Constant), LOG_DPR, LOG_LDAR, LOG_EAR, LOG_DAR, LOG_LDER b Dependent Variable: LOG_HRG_SHM
Setelah dilakukan transformasi dapat dilihat bahwa nilai Durbin Watson sebesar 1.352 yang berarti nilai Durbin Watson juga berada di bawah 2, artinya tidak terjadi autokorelasi.
5.1.2.3. Uji Multikolinearitas
Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai VIF masing- masing variabel. Adapun hasil pengujian multikolinearitas sebelum transformasi dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 10. Uji Multikolinearitas (Sebelum Dilakukan Transformasi)
Variabel Tolerance VIF
Perubahan DER 0.068 14.759 Perubahan DAR 0.1080 9.240 Perubahan LDER 0.014 73.333 Perubahan LDAR 0.015 67.053 Perubahan EAR 0.72 1.389 Perubahan DPR 0.958 1.044
Dari tabel di atas kita melihat bahwa variabel perubahan DER, perubahan LDER dan perubahan LDAR mengalami gejala multikolinearitas. Hal ini dapat dilihat dari nilai tolerance perubahan DER sebesar 0.068, perubahan LDER sebesar 0.014 dan perubahan LDAR sebesar 0.015. Di mana gejala multikolinearitas muncul apabila nilai tolerance variabel independen berada di bawah 0.1 (Ghozali, 2009: 97). Selain itu nilai VIF variabel tersebut juga berada di atas 10, di mana perubahan DER sebesar 14.759, perubahan LDER sebesar 73.333 dan perubahan LDAR sebesar 67.053, yang berarti terjadi gejala multikolinearitas.
Setelah dilakukan transformasi data dengan menggunakan Logaritma Natural (Ln), didapat hasil seperti tabel di bawah ini.
Tabel 11. Uji Multikolinearitas (Setelah Dilakukan Transformasi)
Variabel Tolerance VIF
Perubahan DER 0.076 13.198 Perubahan DAR 0.222 4.509 Perubahan LDER 0.267 3.742 Perubahan LDAR 0.250 4.007 Perubahan EAR 0.149 6.703 DPR 0.843 1.186
Dari tabel di atas kita melihat bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas pada masing-masing variabel independen kecuali variabel perubahan DER, disebabkan variabel perubahan DER memiliki nilai VIF > 10. Sehingga untuk menghilangkan gejala multikolinearitas, maka variabel perubahan DER dihilangkan dari penelitian. Setelah variabel perubahan DER dihilangkan dari penelitian, maka didapat hasil seperti tabel di bawah ini:
Tabel 12. Uji Multikolinearitas (Setelah Transformasi dan Menghilangkan Variabel Perubahan DER)
Variabel Tolerance VIF
Perubahan DAR 0.414 2.414
Perubahan LDER 0.177 5.649
Perubahan LDAR 0.176 5.694
Perubahan EAR 0.446 2.224
DPR 0.908 1.101
Dari tabel di atas, dapat dilihat bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas antar variabel independen, disebabkan nilai tolerance masing-masing variabel lebih besar dari 0.1 dan nilai VIF > 10.
5.1.2.4. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas dalam penelitian ini dilakukan dengan melihat grafik
scatterplot. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilihat dengan melihat ada
tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot. Adapun grafik scatterplot sebelum transformasi dalam uji heterokedastisitas dapat dilihat pada gambar berikut ini.
Gambar 11. Uji Heterokedastisitas (Sebelum Transformasi)
Berdasarkan gambar di atas, dapat disimpulkan bahwa terdapat pola yang jelas, di mana titik-titik berkumpul dan tidak menyebar secara acak. Hal ini berarti sebelum transformasi data dilakukan dalam variabel terjadi heterokedastisitas, sehingga model ini tidak layak dipakai untuk memprediksi. Setelah dilakukan transformasi data, maka didapat grafik scatterplot sebagai berikut:
Setelah dilakukan transformasi, ditemukan dari grafik scatterplot bahwa titik- titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi.
5.1.3. Analisa Persamaan Regresi
Model analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode regresi berganda dengan persamaan sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + b6X6 + e
Dari hasil pengolahan data dengan perangkat lunak SPSS diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 13. Analisa Persamaan Regresi
Coefficientsa Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients Collinearity Statistics
Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
(Constant) -.940 .400 -2.353 .022 LN_DAR -.078 .099 -.145 -.791 .432 .414 2.414 LN_LDER .184 .195 .264 .941 .351 .177 5.649 LN_LDAR -.029 .147 -.056 -.199 .843 .176 5.694 LN_EAR .022 .147 .027 .150 .881 .446 2.244 1 LN_DPR .536 .194 .342 2.761 .008 .908 1.101 a. Dependent Variable: LN_HRG_SHM
Dari Tabel 13 di atas maka persamaan regresi berganda dapat dituliskan sebagai berikut:
Perubahan Harga Saham = -0.94 - 0.78 DAR + 0.184 LDER – 0.029
Dari hasil persamaan regresi tersebut dapat dilihat bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap harga saham adalah dividen pay out ratio (DPR), di mana thitung sebesar 2.761 dengan tingkat signifikansi 0.008, di mana tingkat signifikansi tersebut lebih kecil dari á 0.05. DPR memiliki koefisien positif sebesar 0.536, yang artinya secara parsial kenaikan DPR sebesar 1% akan menaikkan harga saham sebesar 0.536.
5.1.4. Pengujian Hipotesis
Untuk membuktikan hipotesis secara simultan dan parsial maka digunakan alat uji sebagai berikut:
5.1.4.1. Uji Simultan (Uji F)
Pengujian simultan dilakukan untuk melihat apakah terdapat pengaruh perubahan struktur modal yang terdiri dari perubahan debt to assets ratio (DAR), perubahan long term debt to equity ratio (LDER), perubahan long term debt to assets
ratio (LDAR) dan perubahan equity to assets ratio (EAR) serta pengaruh dividen pay
out ratio (DPR) secara bersama-sama terhadap harga saham. Ringkasan hasil
pengujian hipotesis secara simultan dapat dilihat pada Tabel 14 dan 15 berikut ini: Tabel 14. Tabel Nilai Adjusted R Square
Model Summary(b) Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .438(a) .192 .122 .79286 1.352
a Predictors: (Constant), LOG_DPR, LOG_LDAR, LOG_EAR, LOG_DAR, LOG_LDER b Dependent Variable: LOG_HRG_SHM
Tabel 15. Hasil Uji Hipotesis Simultan (Uji F)
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 8.644 5 1.729 2.750 .027(a)
Residual 36.460 58 .629
Total 45.104 63
a Predictors: (Constant), LOG_DPR, LOG_LDAR, LOG_EAR, LOG_DAR, LOG_LDER b Dependent Variable: LOG_HRG_SHM
Dari Tabel 14 dapat dilihat angka R sebesar 0.438, yang berarti bahwa variabel perubahan debt to assets ratio (DAR), perubahan long term debt to equity
ratio (LDER), perubahan long term debt to assets ratio (LDAR), perubahan equity to
assets ratio (EAR) dan dividen pay out ratio (DPR) memiliki hubungan yang cukup
kuat yaitu sekitar 43,8% dengan harga saham. Sedangkan nilai koefisien determinasi (Adjusted R Square) sebesar 0.122 mengandung arti bahwa variabel independen yang terdiri dari perubahan debt to assets ratio (DAR), perubahan long term debt to equity
ratio (LDER), perubahan long term debt to assets ratio (LDAR), perubahan equity to
assets ratio (EAR) dan dividen pay out ratio (DPR) hanya mampu menjelaskan
variabel dependen yaitu perubahan harga saham sebesar 12.2%. Dengan kata lain sebesar 12.2% perubahan harga saham mampu dijelaskan oleh variabel perubahan
debt to assets ratio (DAR), perubahan long term debt to equity ratio (LDER),
perubahan long term debt to assets ratio (LDAR), perubahan equity to assets ratio (EAR) dan dividen pay out ratio (DPR). Sedangkan sisanya sebesar 87,8% dijelaskan
oleh faktor-faktor lain yang tidak dapat dijelaskan dalam model ini. Misalnya return
on assets (ROA), return on equity (ROE), laba bersih dan lain-lain.
Dari Tabel 15, dapat dilihat dari tabel hasil uji hipotesis secara simultan (Uji F), didapat hasil F hitung sebesar 2.750 dengan tingkat signifikansi sebesar 0.027, jauh lebih kecil dari á 0.05, yang berarti bahwa secara simultan terdapat pengaruh perubahan debt to assets ratio (DAR), perubahan long term debt to equity ratio (LDER), perubahan long term debt to assets ratio (LDAR), perubahan equity to
assets ratio (EAR) dan dividen pay out ratio (DPR) secara bersama-sama terhadap
perubahan harga saham. 5.1.4.2. Uji Parsial (Uji t)
Pengujian secara parsial adalah untuk melihat apakah terdapat pengaruh perubahan struktur modal yang terdiri dari perubahan debt to assets ratio (DAR), perubahan long term debt to equity ratio (LDER), perubahan long term debt to assets
ratio (LDAR) dan perubahan equity to assets ratio (EAR) serta pengaruh dividen pay
out ratio (DPR) secara individual terhadap perubahan harga saham. Hasil penelitian
dapat dilihat pada Tabel 16 di bawah ini.
Tabel 16. Uji Hipotesis Parsial (Uji t) Coefficients Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics
Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
1 (Constant) -.940 .400 -2.353 .022 LOG_DAR -.078 .099 -.145 -.791 .432 .414 2.414 LOG_LDER .184 .195 .264 .941 .351 .177 5.649 LOG_LDAR -.029 .147 -.056 -.199 .843 .176 5.694 LOG_EAR .022 .147 .027 .150 .881 .446 2.244 LOG_DPR .536 .194 .342 2.761 .008 .908 1.101
Hasil dari pengujian secara parsial terhadap variabel independen adalah sebagai berikut:
1. Pengaruh perubahan debt to assets ratio (DAR) terhadap perubahan harga saham
Dari Tabel 16 diperoleh tingkat signifikansi sebesar 0.432, yang mana lebih besar dari á =0.05. Ini artinya secara parsial variabel perubahan DAR tidak berpengaruh terhadap perubahan harga saham. Dari persamaan regresi diatas dapat dijelaskan bahwa koefisien regresi variabel (X1) yaitu perubahan DAR memiliki tanda negatif yaitu sebesar -0.078, yang artinya jika terjadi kenaikan variabel perubahan DAR sebesar 1%, justru akan menurunkan harga saham sebesar 0.078%. Hal ini menunjukkan, apabila terjadi kenaikan jumlah hutang perusahaan akan menurunkan harga saham, walau hal tersebut tidak signifikan.
2. Pengaruh Perubahan long term debt to equity ratio (LDER) terhadap perubahan harga saham
Dari Tabel 16 diperoleh tingkat signifikansi sebesar 0.351, jauh lebih besar dari á =0.05. Hal ini mengandung arti bahwa secara parsial variabel Perubahan LDER tidak berpengaruh terhadap perubahan harga saham. Dari persamaan regresi dapat dilihat bahwa perubahan LDER memiliki tanda positif yaitu sebesar 0.184. Hal ini berarti jika terjadi kenaikan variabel perubahan LDER sebesar 1% akan menaikkan harga saham sebesar 0.184%.
3. Pengaruh Perubahan long term debt to assets ratio (LDAR) terhadap perubahan harga saham
Dari Tabel 16 diperoleh tingkat signifikansi sebesar 0.843, jauh lebih besar dari á =0.05. Hal ini berarti bahwa secara parsial variabel Perubahan LDAR tidak berpengaruh terhadap perubahan harga saham. Dari persamaan regresi dapat dilihat bahwa perubahan LDAR memiliki tanda negatif yaitu sebesar -0.029. Hal ini berarti jika terjadi kenaikan variabel perubahan LDAR sebesar 1% akan menurunkan harga saham sebesar 0.029%. Hal ini menunjukkan, apabila terjadi kenaikan jumlah hutang jangka panjang perusahaan akan menurunkan harga saham, walau hal tersebut tidak signifikan.
4. Pengaruh perubahan equity to assets ratio (EAR) terhadap perubahan harga saham
Dari Tabel 16 diperoleh tingkat signifikansi sebesar 0.881, yang mana lebih besar dari á =0.05. Hal ini berarti bahwa secara parsial variabel Perubahan EAR tidak berpengaruh terhadap perubahan harga saham. Dari persamaan regresi dapat dilihat bahwa perubahan EAR memiliki tanda positif yaitu sebesar 0.022. Hal ini berarti jika terjadi kenaikan variabel perubahan EAR sebesar 1% akan menaikkan harga saham sebesar 0.022%.
5. Pengaruh dividen pay out ratio (DPR) terhadap perubahan harga saham Dari Tabel 16 diperoleh tingkat signifikansi sebesar 0.008, yang mana lebih kecil dari á =0.05. Hal ini berarti bahwa secara parsial variabel DPR berpengaruh terhadap perubahan harga saham. Dari persamaan regresi dapat dilihat bahwa DPR
memiliki tanda positif yaitu sebesar 0.536. Hal ini berarti jika terjadi kenaikan variabel DPR sebesar 1% akan menaikkan harga saham sebesar 0.536%.
Dari pembahasan secara parsial mengenai masing-masing variabel independen, ternyata hanya variabel dividen pay out ratio (DPR) yang secara signifikan mampu mempengaruhi harga saham pada perusahaan lembaga keuangan yang listing di Bursa Efek Indonesia periode 2003 – 2008. Dari Tabel 16 juga dapat dilihat bahwa terdapat variabel autonomous coefficients (konstanta) sebesar -0.94, yang berarti bahwa selama periode penelitian tetap terjadi penurunan harga saham sebesar 0.94% walaupun harga saham tersebut tidak dipengaruhi oleh salah satu atau lebih variabel independen dalam penelitian.
5.2. Pembahasan
Setelah diadakan pengujian terhadap beberapa faktor yang diduga mempengaruhi perubahan harga saham pada perusahaan lembaga keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, maka didapat bahwa variabel perubahan debt to
assets ratio (DAR), perubahan long term debt to equity ratio (LDER), perubahan
long term debt to assets ratio (LDAR), perubahan equity to assets ratio (EAR) dan
dividen pay out ratio (DPR) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap
perubahan harga saham. Pendapat ini sesuai dengan pendapat Muhammad (2006) yang menyatakan bahwa struktur modal yang diwakili oleh DAR, LDAR, DER dan EAR secara simultan berpengaruh signifikan terhadap harga saham pada perusahaan farmasi dan obat-obatan yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Hasil ini dikuatkan oleh
Sriwardany (2006) yang menyatakan bahwa pertumbuhan perusahaan dan struktur modal berpengaruh terhadap harga saham pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Variabel struktur modal dalam hal ini diwakili oleh debt to
assets ratio (DAR). Untuk pengujian yang melibatkan variabel dividen pay out ratio
(DPR), hasil yang sama diperoleh dari hasil yang diperoleh oleh Mashurdin (2003) yang menyatakan bahwa dividen per lembar saham dan tingkat kesehatan perusahaan berpengaruh terhadap harga saham pada perusahaan yang go public di Indonesia.
Pada pengujian secara parsial, dari hasil pengujian ternyata hanya variabel
dividen pay out ratio (DPR) yang berpengaruh signifikan terhadap harga saham.
Hasil ini sejalan dengan pendapat yang dinyatakan oleh Merton Miller dan Franco Modigliani (MM) yang berpendapat bahwa nilai perusahaan akan dimaksimalkan apabila rasio pembayaran dividen dinaikkan. Teori ini menyatakan bahwa investor lebih menyukai penerimaan dividen dari pada capital gain. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan sementara bahwa investor cenderung menganggap investasi mereka menguntungkan apabila perusahaan membagikan dividen yang teratur dan dalam jumlah yang cukup besar. Semakin besar dividen yang dibagikan akan semakin menarik minat investor untuk menanamkan modal mereka pada saham perusahaan. Sedangkan untuk variabel struktur modal yang diwakili oleh perubahan debt to assets
ratio (DAR), perubahan long term debt to equity ratio (LDER), perubahan long term
debt to assets ratio (LDAR), perubahan equity to assets ratio (EAR), secara parsial
ternyata tidak berpengaruh secara signifikan terhadap perubahan harga saham. Khusus dihubungkan dengan perusahaan jenis lembaga keuangan yang dijadikan
objek penelitian, ternyata lembaga keuangan memiliki karakteristik yang berbeda dibanding perusahaan jenis yang lain. Dalam perusahaan jenis lembaga keuangan, misalnya bank, setiap bank berlomba untuk menambah dana pihak ketiga yang mereka miliki baik dalam bentuk tabungan, giro dan deposito. Semakin besar dana pihak ketiga jakan menaikkan kewajiban perusahaan dan justru akan semakin meningkatkan kinerja bank dalam penghimpunan dana pihak ketiga. Jadi bagi perusahaan yang bergerak di bidang lembaga keuangan, kebijakan hutang yang semakin tinggi tidak akan signifikan dalam menurunkan nilai perusahaan. Dalam hubungannya dengan harga saham, investor tidak melihat jumlah kewajiban perusahaan yang besar sebagai hal yang membahayakan. Investor lebih cenderung melihat kebijakan dividen seperti apa yang akan dilakukan perusahan, yang akhirnya menarik investor untuk membeli saham mereka. Hasil ini sejalan dengan pendapat Modigliani dan Miller yang menyatakan dalam sebuah pasar model sempurna, di mana semua informasi dapat diterima dengan baik oleh pasar, maka keputusan keuangan perusahaan menjadi tidak relevan lagi. Dengan kata lain, penggunaan sumber pembiayaan baik itu dari hutang maupun modal sendiri tidak akan mempengaruhi cost of capital yang pada akhirnya tidak akan mempengaruhi nilai perusahaan.
