Hipotesis adalah jawaban sementara terhadap masalah yang dibahas, yang kebenarannya masih perlu diuji. Hipotesis merupakan rangkuman dari kesimpulan-kesimpulan teoritis yang diperoleh dari kerangka teoritis. Hipotesis dalam penelitian ini adalah:
H1: Terdapat pengaruh negatif Suku Bunga terhadap Harga Saham yang terdaftar di BEI tahun 2012-2017.
H2 : Terdapat pengaruh negatif Nilai Tukar terhadap Harga Saham di BEI tahun 2012-2017.
H3 : Terdapat pengaruh positif Inflasi terhadap Harga Saham di BEI tahun 2012-2017.
H4 : Terdapat pengaruh Suku Bunga, Nilai Tukar, dan Inflasi secara bersama-sama terhadap Harga Saham di BEI tahun 2012-2017.
Suku Bunga
Nilai Tukar
Inflasi
Harga Saham
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Bentuk Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian asosiatif dengan pendekatan kuantitatif. Penelitian asosiatif merupakan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih, Sujarweni (2015:74)
3.2. Defenisi Operasional Variabel 3.2.1. Variabel Independen
Variabel independen merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen, Sujarweni (2015:75). Variabel independen dalam penelitian ini adalah :
a. Suku Bunga
Suku bunga adalah ukuran keuntungan investasi yang dapat diperoleh pemilik modal dan juga merupakan ukuran biaya modal yang harus dikeluarkan perusahaan atas penggunaan dan dari pemilik modal, Suseno dalam Naf’ an (2014:158).
b. Nilai Tukar
Nilai tukar adalah perbandingan nilai mata uang Rupiah dengan mata uang asing. Nilai tukar atau kurs satu mata uang terhadap lainnya merupakan bagian dari proses valuta asing.
c. Inflasi
Inflasi adalah persentase kenaikan harga sejumlah barang dan jasa yang secara umum dikonsumsi rumah tangga, Natsir (2014:253).
3.2.2. Variabel Dependen
Variabel dependen merupakan variabel yang dipengaruhi atau akibat, karena adanya variabel bebas, Sujarweni (2015:75). Variabel dependen dalam penelitian ini adalah harga saham.
Saham adalah surat berharga yang dapat dijual atau dibeli oleh perorangan atau lembaga dimana dimana surat tersebut diperjualbelikan, Hadi, (2013:67) 3.3. Populasi dan Sampel
Populasi adalah keseluruhan jumlah yang terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai karakteristik dan kualitas tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk diteliti dan kemudian ditarik kesimpulannya, Sujarweni (2015:80), populasi dalam penelitian ini adalah seluruh bank yang terdaftar di BEI tahun 2012 sampai dengan 2016 yang berjumlah 43 bank.
Sampel adalah bagian dari sejumlah karakteristik yang dimiliki oleh populasi yang digunakan untuk penelitian, Sujarweni (2015:81).
Teknik pengambilan sampel ialah purposive sampling. Teknik pengambilan purposive sampling ialah teknik penentuan sampel dengan kriteria tertentu.
Adapun kriteria-kriteria yang digunakan dalam penelitian sampel adalah:
a. Emiten yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan sahamnya aktif diperdagangkan selama periode 2012-2017.
b. Emiten yang menerbitkan laporan keuangan berturut-turut dan nilai harga saham pertahun selama periode 2012-2017.
c. Emiten yang menerbitkan laporan pengumuman deviden selama periode waktu 2012-2017.
Berdasarkan kriteria tersebut jumlah populasi yang memenuhi kriteria untuk dijadikan sampel adalah sebanyak 5 perusahaan yaitu sebagai berikut :
Tabel 3.1
Nama-Nama Sampel Perusahaan
No Kode Nama Emiten Tanggal Listing
1 BBCA Bank Central Asia Tbk 31-Mei-2000
2 BBNI Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk 25-November-1996 3 BBRI Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk 10-November-2003 4 BBTN Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 17-Desember-2009 5 BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk 14-Juli-2003
Sumber : www.idx.co.id (di unduh pada 05-september-2018)
Berikut adalah data Harga Saham dan Indikator Makro Ekonomi Tahun 2012-2017:
Tabel 3.2
Data Harga Saham dan Indikator Ekonomi Makro Tahun 2012
No Nama Emiten
Sumber: www.bi.go.id dan www.idx.co.id (di unduh 05-september-2018)
Tabel 3.3
Data Harga Saham dan Indikator Ekonomi Makro Tahun 2013
No Nama Emiten
Harga Saham
Suku Bunga
Nilai Tukar Inflasi
1 Bank Central Asia Rp. 9.600 7,50% Rp.10.451,37 8,38%
(Persero) Tbk
Sumber: www.bi.go.id dan www.idx.co.id (di unduh 05-september-2018
Tabel 3.4
Data Harga Saham dan Indikator Ekonomi Makro Tahun 2014 No Nama Emiten Harga
2 Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk
Rp.6.100 7,75% Rp.11.878,30 8,36%
3 Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk
Rp. 2.330 7,75% Rp.11.878,30 8,36%
4 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk
Rp. 1.205 7,75% Rp.11.878,30 8,36%
5 Bank Mandiri (Persero) Tbk
Rp. 5.388 7,75% Rp.11.878,30 8,36%
Sumber: www.bi.go.id dan www.idx.co.id (di unduh 05-september-2018)
Tabel 3.5
Data Harga Saham dan Indikator Ekonomi Makro Tahun 2015
No Nama Emiten
Harga Saham
Suku Bunga
Nilai Tukar Inflasi
1 Bank Central Asia Rp. 13.300 7,50% Rp.13.391,97 3,35%
2 Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk
Rp. 4.990 7,50% Rp.13.391,97 3,35%
3 Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk
Rp. 2.285 7,50% Rp.13.391,97 3,35%
4 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk
Rp.1.295 7,50% Rp.13.391,97 3,35%
5 Bank Mandiri (Persero) Tbk
Rp. 4.625 7,50% Rp.13.391,97 3,35%
Sumber: www.bi.go.id dan www.idx.co.id (di unduh 05-september-2018)
Tabel 3.6
Data Harga Saham dan Indikator Ekonomi Makro Tahun 2016
No Nama Emiten Harga
Saham
Suku Bunga
Nilai Tukar Inflasi
1 Bank Central Asia Rp.15.500 6,50% Rp.13.307,38 3,02%
2 Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk
Rp. 5.525 6,50% Rp.13.307,38 3,02%
3 Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk
Rp. 2.335 6,50% Rp.13.307,38 3,02%
4 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk
Rp.1.740 6,50% Rp.13.307,38 3,02%
5 Bank Mandiri (Persero) Tbk
Rp.5.788 6,50% Rp.13.307,38 3,02%
Sumber: www.bi.go.id dan www.idx.co.id (di unduh 05-september-2018)
Tabel 3.7
Data Harga Saham dan Indikator Ekonomi Makro Tahun 2017
No Nama Emiten Harga
2 Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk
Rp.9.900 4,25% Rp.13.884 3.61%
3 Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk
Rp.3.640 4,25% Rp.13.884 3.61%
4 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk
Rp.3.570 4,25% Rp.13.884 3.61%
5 Bank Mandiri (Persero) Tbk
Rp.8000 4,25% Rp.13.884 3.61%
Sumber: www.bi.go.id dan www.idx.co.id (di unduh 05-september-2018) 3.4. Jenis dan Sumber Data
Berdasarkan sifatnya data dalam penelitian ini menggunakan data kuantitatif. Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka, misalnya: harga saham, profitabilitas, aktiva, hutang, Sujarweni (2015:89).
Jenis data yang digunakan dala penelitian ini yaitu data Suku Bunga tahun 2012-2017, data Inflasi tahun 2012-2017, data Nilai Tukar tahun 2012-2017 serta data Harga Saham Sub Sektor Perbankan tahun 2012-2017.
Berdasarkan cara memperolehnya data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder. Data sekunder adalah data yang didapat dari catatan,buku dan majalah berupa laporan keuangan publikasi perusahaan,laporan pemerintah, artikel, buku-buku sebagai teori,majalah dan lain sebagainya, Sujarweni (2015:89).
Data dalam penelitian ini diperoleh dari Laporan bulanan Bank Indonesia, situs resmi bank Indonesia (www.bi.go.id), situs resmi Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id).
3.5. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuantitatif, untuk memperkirakan secara kuantitatif pengaruh dari beberapa variabel independen secara bersama-sama ataupun secara sendiri-sendiri terhadap variabel dependen. Hubungan fungsional antara suatu variabel independen dapat dilakukan dengan menggunakan regresi berganda dan menggunakan data panel, Prahutana (2014 : 40 )
Data panel adalah gabungan antara data runtut waktu (time series) dan data silang (cross section). Data runtut waktu biasanya meliputi suatu objek atau individu (misalnya harga saham, kurs mata uang asing, SBI, atau tingkat inflasi), tetapi meliputi beberapa periode (bisa harian, bulanan, kuartalan, atau tahunan), Gujarati (2015:185).
Secara umum model persamaan regresi data panel menggunakan alat bantu eviews adalah sebagai berikut
Dimana : Ŷ= variabel dependen, α= koefisien konstanta, b1 = koefisien regresi, ε = error term
Dari persamaan model data panel tersebut maka persamaan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
HS = a + b1 Tingkat Suku Bunga + b2 Nilai Tukar Rupiah + b3 Inflasi + ε
Dimana:
Ŷ = Variabel dependen (HS)
X1 = Variabel independen pertama ( Tingkat Suku Bunga) X2 = Variabel independen kedua (Nilai Tukar Rupiah)
X3 = Variabel independen ketiga (Inflasi) ε = Error term
3.5.1.Estimasi Model Data Panel
Untuk mengestimasi paramater model dengan data panel, terdapat tiga teknik ( model )pendekatan yang terdiri dari common effect, pendekatan efek tetap (fixed effect ), dan pendekatan efek acak (random effect ). Ketiga model pendekatan dalam analisis data panel tersebut, dapat dijelaskan sebagai berikut:
3.5.1.1 Common Effect Model
Merupakan pendekatan paling sederhana yang disebut estimasi CEM atau pooled least square. Model ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu sehingga diasumsikan ahwa perilaku antar individu sama dalam berbagai
waktu. Model ini hanya mengkombinasikan data time series dan cross section dalam bentuk pool. Mengestimasinya dengan menggunakan pendekatan kuadrat terkecil/ pooled least square.
Pada pendekatan ini diasumsikan bahwa nilai intersep masing-masing variabel adalah sama, begitu pula slope koefisien untuk semua unit cross section dan time series. Berdasarkan asumsi ini maka model CEM dinyatakan sebagai berikut:
Yit = α + β Xit + uit ; i =1,2,....,N;=1,2,...,T
Dimana i menunjukkan cross section (individu) dan t menunjukkan periode waktunya. Dengan asumsi komponen error dalam pengolalahan kuadrat terkecil biasa, proses estimasi secara terpisah untuk setiap unit cross section dapat dilakukan.
3.5.1.2. Model Efek Tetap ( Fixed Effect Model)
Model fixed effect mengasumsikan bahwa terdapat effect yang berbeda antar individu. Perbedaan itu dapat diakomodasi melalui perbedaan pada intersepnya. Oleh karena itu, dalam model fixed effect, setiap individu merupakan paramater yang tidak diketahui dan akan diestimasi dengan menggunakan teknik variabel dummy.
Salah satu cara memperhatikan unit cross-section pada model regresi panel adalah dengan mengizinkan nilai intersep berbeda-beda untuk setiap unit cross-section tetapi masih mengasumsikan slope koefisien tetap. Model FEM
Yit =αi + βXit + uit; i = 1,2,....,N; t =1,2,....,T
Teknik seperti diatas dinamakan least square dummy variabel (LSDV). Selain diterapkan untuk efek tiap individu, LSDV ini juga dapat mengakomodasi efek waktu bersifat sistemik. Hal ini dapat dilakukan melalui penambahan variabel dummy waktu didalam model.
3.5.1.3. Pendekatan Efek Acak (Random Effect Model)
Berbeda dengan fixed effects model, efek spesifik dari masing-masing individu diperlakukan sebagai bagian dari komponen error yang bersifat acak dan tidak berkolerasi dengan variabel penjelas teramati, model seperti ini dinamakan random effects model (REM). Model ini sering disebut juga dengan error component model (ECM).
Pada model REM, diasumsikan αi merupakan variabel random dengan mean α0, sehingga intersep dapat dinyatakan sebagai αi = α0 + εi dengan εi
merupakan error mempunyai mean 0 dan varians σ2 εi, εi tidak secara langsung diobeservasi atau disebut juga variabel laten. Persamaan model REM adalah sebagai berikut:
Yit = α0 + ß Xit + wit ; i = 1,2,....,N; t = 1,2,….., T
Dengan wit = εi + uit ,suku error gabungan wit membuat dua komponen error yaitu εi komponen errorcross section dan uit yang merupakan kombinasi komponen errorcross section dan time series.
Karaena itu, metode OLS tidak bisa digunakan untuk mendapatkan estimator yang efisien bagi model random effects. Metode yang tepat untuk
mengestimasi model random effects adalah Generalized Least Squares (GLS) dengan asumsi homoskedastik dan tidak ada cross-sectional correlation. Untuk menentukan model estimasi yang akan dilakukan maka dilakukan Uji Chow-Test dan Uji Hausman –Test.
3.5.2.Pemilihan Model Regresi Data Panel
Dari ketiga model yang telah diestimasi akan dipilih model mana yang paling tepat atau sesuai dengan tujuan penelitian. Ada tahapan uji (test) yang dapat dijadikan alat dalam memilih model regresi data panel (CE,FE atau RE) Berdasarkan karakteristik data yang dimiliki, yaitu F Test (ChowTest) dan (Hausman Test), Prahutana (2014 : 40 ).
3.5.2.1. F Test (Chow-Test)
Uji Chow-Test bertujuan untuk menguji atau membandingkan atau model mana yang terbaik apakah model Common Effect atau Fixed Effect yang akan digunakan untuk melakukan regresi data panel.
Langkah-langkah yang dilakukan dalam uji Chow-Test adalah sebagai berikut:
1. Estimasi dengan Fixed Effect
2. Uji dengan menggunakan Chow-Test
3. Melihat nilai probability F dan Chi-Square dengan asumsi:
a. Bila probability F dan Chi-Square> α = 5 %, maka uji regresi data panel menggunakan model common effect.
b. Bila nilai probability F dan Chi-Square< α = 5%, maka uji regresi data
Atau pengujian F Test ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikt:
H0: Common Effect (CE) H1 : Fixed Effect Model
H0: ditolak jika F hitung > F tabel, atau bisa juga dengan :
H0 : ditolak jika nilai probabilitas F< α (dengan α 5%) Uji F dilakukan dengan memperhatikan nilai probabilitas (Prob.) untuk cross-section F.
Jika nilainya > 0,05 ( ditentukan di awal sebagai tingkat sgnifikansi atau alpha) maka model yang terpilih adalah CE, tetapi jika < 0,05 maka model yang terpilih adalah FE.
4) Bila berdasarkan uji Chow-Test model yang terpilih adalah Common Effect, maka langsung dilakukan uji regresi data panel. Tetapi bila yang terpilih adalah model Fixed Effect, maka dilakukan Uji Hausman-Test untuk menentukan antara Fixed Effect atau Random Effect yang akan dilakukan untuk melakukan uji regresi data panel.
3.5.2.2. Uji Hausman Test
Uji Hausman Test dilakukan untuk membandingkan memilih model mana yang terbaik antara FE dan RE yang akan digunakan untuk melakukan regresi data panel. Langkah-langkah yang dilakukan dalam Hausman Test adalah sebagai berikut:
1. Estimasi dengan Random Efffect
2. Uji dengan menggunakan Hausman –Test 3. Melihat nilai probability F dengan asumsi
a. Bila nilai probability F dan Chi Square> α = 5%, maka uji regresi panel data menggunakan model Random Effect
b. Bila nilai probability F dan Chi-Square< α = 5%, maka uji regresi panel data menggunakan model Fixed Effect.
Atau dengan hipotesis sebagai berikut:
H0 : Random Effect Model H1 : Fixed Effect Model
Ho : ditolak jika P-value lebih kecil dari nilai α.
Ho : diterima jika P-value lebih bes ar dari nilai α.
Nilai α yang digunakan adalah 5%
Uji Hausman dilihat menggunakan nilai probabilitas dari cross sectionrandom effect model. Jika nilai probabilitas dalam uji Hausman lebih kecil dari 5% maka HO ditolak yang berarti bahwa model yang cocok digunakan dalam persamaan analisis regresi tersebut adalah model fixed effect. Dan sebaliknya jika nilai probabilitas dalam uji Hausman lebih besar dari 5% maka Ho diterima.
3.5.3.Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dalam eviews dilakukan jika menggunakan prosedur regresi linear dengan menggunakan data silang (cross section), dan runtut waktu (time series) atau data panel yang merupakan data gabungan data silang dan runtut waktu.
3.5.3.1. Uji Normalitas
Menurut Rahmanta (2009:18), untuk mendeteksi normalitas data dapat dilakukan melalui uji Jarque Bera menggunakan ukuran skewness dan kurtosis.
Mendeteksi apakah residualnya berdistribusi normal atau tidak dengan membandingkan nilai Jarque Bera (JB) dengan X2 tabel, yaitu:
1. Jika nilai JB > X2 tabel, maka residualnya berdistribusi tidak normal.
2. Jika nilai JB < X2 tabel, maka residualnya berdistribusi normal.
3.5.3.2. Uji Autokolerasi
Menurut Ghozali (2011:111), Autokolerasi muncul karena residual yang tidak bebas antar satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini disebabkan karena error pada individu cenderung mempengaruhi individu yang sama pada periode berikutnya. Masalah autokolerasi sering terjadi pada time series (runtut waktu).
Deteksi autokolerasi pada data panel dapat melalui uji Durbin Watson. Nilai uji Durbin-Watson dibandingkan dengan nilai tabel Durbin- Watson untuk mengetahui keberadaan korelasi positif atau negatif. Keputusan mengenai keberadaan autokolerasi sebagai berikut:
1. Jika d < dl, berarti terdapat autokolerasi positif.
2. Jika d > (4-dl), berarti terdapat autokolerasi negatif 3. Jika du < d < (4-dl), berarti tidak terdapat autokolerasi.
4. Jika dl < d < du atau (4-du), maka tidak dapat disimpulkan.
3.5.3.3. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk apakah model regresi ditemukan adanaya korelasi antara variabel bebas ( independen). Model regeresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel tersebut tidak ortogonal.
Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas didalam model regresi adalah sebagai berikut:
1. Nilai R2 yang dihasilkan tinggi (signifikan), namun nilai standar error dan tingkat signifikansi masing-masing variabel sangat rendah.
2. Menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen terdapat korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0,80), maka hal tersebut mengindikasikan adanya multikolinieritas.
3.5.3.4. Uji Heterokedastisitas
Heteroskedasitas timbul apabila nilai residual dari model tidak memiliki varians yang konstan. Artinya setiap observasi mempunyai reliabilitas yang berbeda-beda akibat perubahan kondisi yang melatarbelakangi tidak terangkul dari model. Gejala ini sering terjadi pada data cross section sehingga sanagat dimungkinkan terjadi heterokedastisitas paada data panel.
Untuk mendeteksi adanaya heterokedastisitas dapat di lakukan dengan menbandingkan nilai Sum Square Resid (SSR) pada metode Fixed Effect Model
3.5.4.Analisis Regresi Linear Berganda
Regresi linear berganda adalah regresi dimana variabel terikatnya (Y) dihubungkan atau dijelaskan lebih dari suatu variabel, mungkin dua, tiga, dan seterusnya variabel bebas namun masih menunjukkan diagram yang linear.
Penanbahan variabel bebas ini diharapkan dapat lebih menjelaskan karakteristik hubungan yang ada walaupun masih saja ada variabel yang terabaikan, Hasan (2003:269).
Dalam hal ini untuk variabel independennya adalah Harga Saham dan Variabel dependennya adalah Tingkat Suku Bunga, Nilai Tukar Rupiah dan Inflasi. Untuk mengetahui apakah ada pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen maka digunakan model regresi linear berganda (multiple linier regression method), yang dirumuskan sebagai berikut:
Y = a + b1X1+ b 2X2 + b 3X3 + ε Dimana :
Y = Nilai prediksi variabel dependen a= konstanta, yaitu jika X1 dan X2 = 0
b 1 b2 = Koefisien regresi, yaitu nilai peningkatan atau penurunan variabel Y yang didasarkan variabel X1 dan X2
X1 = Variabel Independen (Tingkat Suku Bunga) X2 = Variabel Independen (Nilai Tukar Rupiah) X3 = Variabel Independen (Inflasi)
e = eror
Karena penelitian ini bersifat fundamental method maka nilai koefisien regresi sangat berarti sebagai dasar analisis. Koefisien b akan bernilai positif (+) jika menunjukkan hubungan yang searah antaravariabel independen dengan variabel dependen, artinya kenaikan variabel independen akan mengakibatkan kenaikan variabel dependen, begitu juga jika variabel independen mengalami penurunan maka variabel dependen pun akan mengalami penurunan. Sedangkan jika nila b akan negatif (-) jika menunjukkan hubungan yang berlawanan, artinya kenaikan variabel independen akan mengakibatkan penurunan variabel dependen, demikian pula sebaliknya.
3.5.5.Uji Hipotesis
Untuk menguji hipotesis yang telah ditentukan maka teknik analisis analisis yang digunakan adalah analisis regresi berganda (multi regression), Ulandari (2017:51). Alat analisis ini digunakan untuk mengetahui variabel Tingkat Suku Bunga, Nilai Tukar dan Inflasi terhadap Harga Saham.
3.5.5.1.Uji T (Pengujian Secara Parsial)
Uji Parsial (Uji T) keterandalan regresi berganda sebagai alat estimasi sangat ditentukan oleh signifikansi parameter – parameter yang dalam hal ini adalah koefisien regresi. Uji T digunakan untuk menguji koefisien regresi secara parsial dari variabel independensinya. Untuk menentukan nilai T – statistik tabel digunakan tingkat signifikansi 5% derajat kebebasan (degree of freedom) df=(n-k) dan (k-1) dimana n adalah jumlah observasi , kriteria uji yang digunakan adalah :
Jika nilai signifikansi < 0,05, maka H0 diterima Adapun hipotesisnya adalah :
Ho : b1, b2,b3 < 0 artinya tidak terdapat pengaruh parsial dari seluruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
Ha : b1,b2,b3 > 0 artimya tidak terdapat pemgaruh yang signifikan secara parsial dari seluruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
3.5.5.2.Uji F (Pengujian secara simultan)
Uji F- statistik digunakan untuk menguji besarnya pengaruh dari seluruh variabel independen secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependen.
Pembuktian dilakukan dengan cara membandingkan nilai F kritis (F tabel) dengan nilai Fhitung yang terdapat pada tabel analysis of variance. untuk menentukan F tabel , tingkat yang digunakan sebesar 5% dengan derajat kebebasan (degrre offreedom) df=(n-k) dan (k-1) dimana :0 n adalah jumlah observasi, kriteria uji ynag digunakan adalah:
Jika nilai signifikansi > 0,05 maka Ho ditolak Jika nilai signifikansi < 0,05, maka Ho diterima Adapun hipotesisnya adalah :
Ho:b1,b2,b3,b4 < 0 Artinya tidak terdapat pengaruh positif yang signifikan secara bersama-sama dari seluruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
Artinya secara statistik data yang digunakan membuktikan bahwa variabel bebas (X) berpengaruh terhadap variabel terikat (Y).
Ha: b1,b2,b3,b4 > 0 Artinya tidak terdapat pengaruh positif yang signifikan secara bersama-sama dari seluruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
Artinya secara statistik data yang digunakan membuktikan bahwa vriabel bebas (X) berpengaruh terhadap variabel terikat (Y).
3.5.5.3.Koefesien Determinasi (R2)
Penelitian ini menggunakan regresi linear berganda, maka masing-masing variabel independen yaitu tingkat suku bunga, nilai tukar dan inflasi secara parsial dan secara simultan mempengaruhi variabel dependen yaitu Harga Saham (Y), yang dinyatakan dengan R2untuk menyatakan koefisien determinasi atau seberapa besar pengaruh tingkat suku bunga, nilai tukar dan inflasi secara simultan terhadap harga saham (Y). R2 untuk menyatakan koefisien determinasi parsial variabel independen terhadap variabel dependen.
BAB IV
GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN
4.1. Sejarah Bursa Efek Indonesia
Secara historis, pasar modal telah hadir jauh sebelum Indonesia merdeka.
Pasar modal atau bursa efek telah hadir sejak jaman kolonial Belanda dan tepatnya pada tahun 1912 di Batavia. Pasar modal ketika itu didirikan oleh pemerintah Hindia Belanda untuk kepentingan pemerintahan kolonial atau VOC.
Meskipun pasar modal telah ada sejak tahun 1912, perkembnagan dan pertumbuhan pasar modal tidak berjalan seperti yang diharapkan, bahkan pada beberapa periode pasar modal mengalami kevakuman. Hal tersebut disebabkan oleh beberapa faktor seperti perang dunia Idan II, perpindahan kekuasaan dari pemerintahan kolonial kepada pemerintahan Republik Indonesia. Dan berbagai kondisi yang menyebabkan operasi bursa efek tidak dapat berjalan sebagaimana mestinya.
Pemerintah Republik Indonesia mengaktifkan kembali pasar modal pada tahun 1977, dan beberapa tahun kemudian pasar modal mengalami pertumbuhan seiring dengan berbagai insentif dan regulasi yang di keluarkan pemerintah.
Secara singkat, tonggak perkembangan pasar modal di Indonesia dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 4.1 Sejarah BEI
Tahun Keterangan
14 Desember 1912
Bursa Efek pertama di Indonesia dibentuk Batavia oleh pemerintahan Hindia Belanda
1914- 1918
Bursa Efek di Batavia ditutup selama perang dunia.
1925-1942
Bursa Efek di Jakarta dibuka kembali bersama dengan Busa Efek di Semarang dan Surabaya.
Awal tahun 1939
Karena isu politik (perang dunia II) Bursa Efek di Semarang dan Surabaya ditutup.
1942-1952
Bursa Efek di Jakarta kembali ditutup selama perang dunia II
1952
Bursa Efek di Jakarta diaktifkan kembali dengan UU darurat pasar modal 1952, yang dikeluarkan oleh menteri kehakiman (Lukman Warnita) dan menteri keuangan (Prof. DR.
Sumitroo Djojohadikusumo), instrumen yang diperdagangkan:
1956
Program nasonalisasi perusahaan Belanda, Bursa Efek semakin tidak aktif.
1956-1977 Perdagangan di Bursa Efek vakum.
10 Agustus 1977
Bursa Efek diresmikan kembali oleh presiden Soeharto. BEJ dijalankan dibawah BAPEPAM (badan pelaksana pasar modal). Tanggal 10 Agustus diperingati sebagai HUT pasar modal.
Pengaktifan kembali pasar modal ini juga di tandai dengan go public PT.
Semen Cibinong sebagai emiten pertama.
1977-1987
Perdagangan di Bursa Efek sangat lesu,jumlah emiten hingga 1987 baru mencapai 24. Masyarakat lebih memilih instrumen perbankan dibandingkan instrumen pasar modal.
1987
Ditandai dengan hadirnya paket desember 1987 (PAKDES 1987) yang memberikan kemudahan bagi perusahaan untuk melakukan penawaran umum dan investor asing
Ditandai dengan hadirnya paket desember 1987 (PAKDES 1987) yang memberikan kemudahan bagi perusahaan untuk melakukan penawaran umum dan investor asing