BAB IV ANALISIS DATA
A. Hasil Pengumpulan Data
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh hari perdagangan terhadap return saham pada indeks saham LQ45 di Bursa Efek Indonesia. Berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya, diperoleh sampel penelitian dengan rincian sebagai berikut:
Tabel 4.1
Hasil Pengambilan Sampel
Kriteria Sampel Jumlah
Perusahaan yang terdaftar dalam indeks LQ45 tahun 2008 45
Perusahaan yang tidak sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan 11
Perusahaan LQ45 yang sesuai sebagai sampel 34
Sumber:Jakarta Stock Exchange
Sampai akhir tahun 2008 perusahaan publik yang terdaftar di LQ45 Bursa Efek Indonesia berjumlah 45 perusahaan, dari jumlah tersebut diambil sampel sesuai dengan kriteria adalah 34 perusahaan dengan jumlah sampel return harian sebanyak 170. Daftar perusahaan yang terpilih menjadi sampel dalam penelitian ini tercantum dalam lampiran. Data yang digunakan dalam
dari perusahaan yang terpilih sebagai sampel dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) harian yang terjadi pada periode penelitian. Pengukuran variabel dalam penelitian ini menggunakan data perusahaan yang aktif diperdagangkan, harga perdagangan saham perusahaan dan IHSG harian yang diperoleh dari Jakarta Stock Exchange (JSX) dan Bursa Efek Indonesia UNS. Hipotesis dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan bantuan software
SPSS 17.0 for windows yang terlebih dahulu dilakukan uji normalitas dan uji asumsi klasik.
B. DESKRIPSI DATA
Statistik deskriptif merupakan pengujian statistik secara umum yang bertujuan untuk melihat distribusi data dari variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Berikut ini statistik deskriptif dari masing-masing variabel penelitian:
Tabel 4.2 Deskripsi Data
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic
Senin 34 -.02074 .01280 -.0087324 .00749041
Selasa 34 -.02431 .00942 -.0063924 .00653824
Rabu 34 -.01581 .01078 -.0035144 .00641378
Kamis 34 -.01230 .01745 -.0012394 .00543603
Sumber: hasil pengolahan data
Berdasarkan hasil perhitungan statistik deskriptif yang tercantum pada tabel 4.2, diketahui nilai rata-rata return saham tertinggi terjadi pada hari perdagangan Kamis sebesar -0,0012394 dan rata-rata return saham terendah terjadi pada hari perdagangan Senin sebesar -0,0087324. Nilai return saham terkecil sebesar -0,02666 terdapat pada hari perdagangan Jumat. Sedangkan nilai terbesar yaitu 0,1745 terdapat pada hari perdagangan Kamis.
Besaran statistik yang lain adalah standar deviasi (penyimpangan baku) merupakan ukuran penyebaran yang dapat digunakan sebagai ukuran resiko. Dari tabel 4.2, standar deviasi terbesar terjadi pada hari perdagangan Jumat yaitu sebesar 0,00765817, ini berarti rata-rata return hari Jumat memiliki resiko tertinggi dibanding hari perdagangan lainnya. Standar deviasi terendah terjadi pada hari perdagangan Kamis yaitu sebesar 0,00543603, ini berarti rata-rata return hari Kamis memiliki resiko terendah dibanding hari perdagangan lainnya.
C. HASIL UJI NORMALITAS
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah sebaran data mempunyai distribusi normal atau tidak. Data yang mempunyai distribusi normal akan menghasilkan sebuah kesimpulan yang tidak bias, dalam penelitian ini dalam menguji sebaran data digunakan One-Sample
Kolmogorov Smirnov Test. Dasar keputusan dalam pengujian One-Sample Kolmogorov Smirnov adalah jika tingkat signifikan lebih besar dari 0,05 maka data berdistribusi normal atau sebaliknya.
Tabel 4.3
Hasil Uji Normalitas Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Return
N 170
Normal Parametersa,,b Mean -.0044613
Std. Deviation .00688044
Most Extreme Differences Absolute .070
Positive .050
Negative -.070
Kolmogorov-Smirnov Z .910
Asymp. Sig. (2-tailed) .380
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: hasil pengolahan data
Setelah dilakukan uji normalitas pada data return saham, nilai signifikan yang diperoleh dari hasil olah data diperoleh nilai signifikan sebesar 0,380. Nilai Asymp Sig (2-tailed) adalah 0,380 > 0,05 sehingga kesimpulan yang dapat diperoleh bahwa data return saham 2008 mempunyai distribusi data yang normal.
D. ANALISIS DATA
1. Pengujian Asumsi Klasik
Sebelum model persamaan regresi diuji, terlebih dahulu dilakukan pengujian untuk memastikan apakah model penelitian memenuhi asumsi klasik persamaan regresi dengan melakukan uji multikolinieritas, uji heterokodastisitas dan uji autokorelasi.
a. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik adalah model yang tidak terdapat korelasi antara variabel independen atau korelasi antar variabel independennya rendah. Keberadaan multikolinieritas di deteksi dengan
Varians Inflating Factor (VIF) dan Tolerance (Ghozali, 2005).
Menurut Santoso (2001), pada umumnya jika VIF lebih besar dari 5, maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikoliniearitas dengan variabel bebas lainnya. Hasil uji multikolinieritas tersaji pada tabel berikut ini:
Tabel 4.4.1 Uji Multikolinieritas
Variabel Tolerance VIF Keterangan
Senin 0.777 1.287 Tidak terdapat multikolinieritas
Selasa 0.930 1.075 Tidak terdapat multikolinieritas
Rabu 0.828 1.207 Tidak terdapat multikolinieritas
Kamis 0.889 1.124 Tidak terdapat multikolinieritas
Jumat 0.886 1.129 Tidak terdapat multikolinieritas
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Hasil uji VIF menunjukkan bahwa semua variabel dalam penelitian ini menunjukkan bahwa semua nilai VIF lebih kecil dari 5, sehingga dapat kita simpulkan bahwa dalam model regresi tidak terjadi multikolinieritas.
b. Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang tidak heterokedastisitas. Hasil uji heteroskedastisitas persamaan regresi disajikan pada tabel berikut ini:
Tabel 4.4.2 Uji Heterokedastisitas
Variabel t-hitung Sig. Keterangan
Senin 1.438 0.152 Tidak terdapat heterokedastisitas
Selasa 1.278 0.203 Tidak terdapat heterokedastisitas
Rabu 1.343 0.181 Tidak terdapat heterokedastisitas
Kamis 1.027 0.306 Tidak terdapat heterokedastisitas
Jumat 1.181 0.239 Tidak terdapat heterokedastisitas
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Dari hasil pengujian diperoleh hasil t-hitung adalah 1,438, 1,278, 1,343, 1,207, dan 1,181. Sedangkan nilai t-tabel dapat dicari pada tabel t yaitu sebesar 2,037. Hasil uji heterokedastisitas menunjukkan bahwa semua variabel dalam penelitian ini menunjukkan bahwa semua nilai memenuhi prasyarat –t tabel≤ t hitung ≤ t tabel, sehingga dapat kita simpulkan bahwa dalam model regresi tidak terjadi heterokedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah didalam model regresi terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1. Prasyarat yang harus terpenuhi adalah tidak adanya autokorelasi dalam model regresi. Autokorelasi dalam
Hasil uji autokorelasi dengan Durbin Watson dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.4.3 Uji Autokorelasi
D-W Hitung Kriteria Keterangan
2.019 >1.786* Tidak terdapat autokorelasi
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Oleh karena nilai D-W 2,019 lebih terletak antara dU dan (4-dU), maka prasyarat terpenuhi yaitu tidak terdapat autokorelasi.
2. Uji Hipotesis
Pengujian Hipotesis ke-1
a. Koefisien Determinasi (Adjusted R2)
Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah diantara 0 dan 1. Nilai koefisien determinasi dapat kita lihat dari nilai
adjusted R2 pada model summary pada hasil analisis regresi linier.
Tabel 4.4.4
Koefisien Determinasi (Adjusted R2)
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .435a .190 .165 .00628787
a. Predictors: (Constant), jumat, kamis, rabu, selasa, senin b. Dependent Variable: return
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Dari tampilan output SPSS besarnya adjusted R2 adalah 0,165, hal ini berarti 16,5% variasi return dapat dijelaskan oleh variasi dari kelima hari perdagangan Senin, Selasa, Rabu, Kamis dan Jumat. Sedangkan sisanya (100% - 16,5% = 83,5%) dijelaskan oleh sebab-sebab yang lain diluar model.
Standard Error of Estimate (SEE) sebesar 0,00628787. Semakin kecil nilai SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen.
b. Pengujian Koefisien Regresi secara Bersama-sama (F-hitung)
Pengujian ini dilakukan untuk menguji variabel independen secara bersama-sama.
Tabel 4.4.5 Uji-F Regresi
Nilai F-Hitung Sig. Keterangan
7.671 0.000 Signifikan
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Hasil pengujian terhadap nilai F regresi menunjukan nilai F-hitung sebesar 7,671 dengan signifikansi sebesar 0,000. Karena signifikansi jauh
lebih kecil dari 0,05, dengan demikian Ho ditolak dan Ha diterima. Maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi return atau dapat dikatakan bahwa hari perdagangan Senin, Selasa, Rabu, Kamis dan Jumat berpengaruh secara bersama-sama terhadap return saham yang terjadi di Bursa Efek Indonesia tahun 2008.
c. Pengujian Koefisien Regresi secara Parsial (t-hitung) Tabel 4.4.6
Uji-t Regresi
Variabel Koefisien Regresi t-hitung Sig.
Konstanta .007 1.174 0.242 Senin -.016 -2.579 0.011* Selasa -.014 -2.159 0.032* Rabu -.011 -1.708 0.090** Kamis -.009 -1.351 0.179 Jumat -.010 -1.529 0.128 *
Signifikan pada tingkat 5% ** Signifikan pada tingkat 10%
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa hari perdagangan Senin, Selasa dan Rabu berpengaruh terhadap return saham dengan tingkat signifikansi masing-masing sebesar 0,011 (signifikan pada tingkat 5%), 0,032 (signifikan pada tingkat 5%), dan 0,090 (signifikan pada tingkat 10%).
Sedangkan untuk hari perdagangan Kamis dan Jumat tingkat signifikansi masing-masing sebesar 0,179 dan 0,128, oleh karena itu hari perdagangan Kamis dan Jumat tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return saham.
Pengujian Hipotesis ke-2
Hipotesis ke-2 menguji apakah terdapat abnormal return pada indeks saham LQ45 di Bursa Efek Indonesia pada tahun penelitian 2008. Abnormal
return diperoleh dengan membandingkan tingkat keuntungan yang diharapkan
(return pasar) dengan actual return.
Tabel 4.4.7
Abnormal Return
Statistik Senin Selasa Rabu Kamis Jumat
Rt -0,008732353 -0,006392353 -0,003514412 -0,001239412 -0,002795000 ARt -0,005451140 -0,000354928 -0,001884330 -0,008759123 0,003785780 t -4,24346949* -0,316533084 -1,713098292** -9,395472524* 2,88250406*
Observasi (n) 34 34 34 34 34
Keterangan:
* Signifikan pada tingkat 5% ** Signifikan pada tingkat 10%
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Pengambilan keputusan terhadap hipotesis adalah dengan
membandingkan nilai thitung (tstatistik) dengan nilai ttabel. Jika nilai thitung absolut lebih besar daripada nilai ttabel, maka keputusannya adalah menolak hipotesis
maka keputusannya adalah menerima hipotesis nol (Ho). Artinya, t-statistik signifikan secara statistik.
Pada hari perdagangan tertentu dikatakan terjadi abnormal return jika nilai t-statistik untuk beda return saham dengan return pasar pada hari tersebut tidak sama dengan nol. Atau dengan kata lain t-statistiknya signifikan. Berdasarkan tabel 4.4.7 di atas, dapat dilihat bahwa t-statistik untuk hari perdagangan Senin 4,24346949), Selasa 0,316533084), Rabu (-1,713098292), Kamis (-9,395472524), dan Jumat (2,88250406)dengant-tabel sebesar 2,048 (signifikan pada tingkat 5%) dan 1,701 (signifikan pada tingkat 10%). Hari perdagangan Senin, Selasa, Rabu dan Kamis menunjukkan
abnormal return negatif. Artinya, return saham yang terjadi lebih rendah dari
return pasar pada hari perdagangan tersebut. namun demikian, hasil yang
didapat setelah membandingkan thitung (tstatistik) dengan nilai ttabel menunjukkan bahwa hari perdagangan Senin, Rabu dan Kamis signifikan secara statistik.
Abnormal return yang terjadi pada hari perdagangan Selasa tidak signifikan
secara statistik. Hari perdagangan Jumat menunjukkan abnormal return
positif. Artinya, pada hari perdagangan Jumat investor dapat memperoleh
return saham di atas return pasar pada hari perdagangan tersebut. Hasil
pengujian juga menunjukkan bahwa abnormal return pada hari perdagangan Jumat signifikan secara statistik.
Hari perdagangan Rabu signifikan pada level 10% (0,1). Artinya pada hari perdagangan Senin, Rabu, Kamis dan Jumat investor memperoleh
abnormal return bermakna karena nilai t-statistik untuk beda return saham
dengan return pasar pada hari tersebut tidak sama dengan nol. Sedangkan untuk hari perdagangan Selasa hasil yang didapat adalah tidak signifikan secara statistik. Artinya pada hari perdagangan Selasa memperoleh abnormal
return yang tidak bermakna karena nilai t-statistik untuk beda return saham
dengan return pasar pada hari tersebut tidak berbeda dengan nol.
