BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.4 Hipotesis
Hipotesis diasumsikan sebagai dugaan sementara atau penjelasan sementara yang belum bisa dibuktikan sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk menguji apakah dugaan tersebut benar atau salah. Berdasarkan identifikasi masalah, kajian teori dan hasil penelitian sebelumnya, maka dapat dirumuskan hipotesis penelitian adalah sebagai berikut:
1. Volume perdagangan, volume bid dan harga saham masa lalu secara simultan berpengaruh signifikan terhadap harga saham industri makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2014-2018.
2. Volume perdagangan berpengaruh positif dan signifikan terhadap harga saham industri makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2014-2018.
3. Volume bid berpengaruh positif dan signifikan terhadap harga saham industri makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2014-2018.
4. Harga saham masa lalu berpengaruh positif dan signifikan terhadap harga saham industri makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2014-2018.
Volume Bid
Harga Saham Masa Lalu Volume Perdagangan
Harga Saham
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini merupakan penelitian asosiatif yang bersifat kausal (causal research). Menurut Sugiyono (2014), penelitian asosiatif yang bersifat kausal (menjelaskan hubungan antara dua variabel atau lebih) dan hubungan yang bersifat sebab akibat, terdapat variabel independen dan dependen. Penelitian ini menganalisis hubungan tersebut untuk menguji pengaruh volume perdagangan, volume bid, harga saham masa lalu terhadap harga saham.
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Bursa Efek Indonesia pada perusahaan sektor industri makanan dan minuman yang dapat diakses melalui media internet di situs www.idx.co.id. Waktu pelaksanaan penelitian dilakukan pada bulan November hingga Desember 2020.
3.3 Batasan Operasional
Batasan operasional adalah penentuan batasan yang lebih menjelaskan ciri-ciri spesifik yang lebih substansif dari suatu konsep. Alasan peneliti menetapkan batasan operasional adalah untuk menghindari timbulnya salah tafsir terhadap istilah-istilah dalam judul penelitian dan peneliti lebih fokus dalam melakukan pengamatan. Batasan operasional dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penelitian ini hanya selama lima tahun yaitu dari tahun 2014-2018.
2. Penelitian dilakukan hanya terbatas pada perusahaan sektor industri makanan
dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
3. Variabel-variabel yang dilibatkan dalam penelitian ini adalah volume perdagangan, volume bid, harga saham masa lalu sebagai variabel independen dan harga saham sebagai variabel dependen.
3.4 Definisi Operasional Variabel
Definisi operasional variabel menjelaskan karakteristik dari objek ke dalam elemen-elemen yang dapat diobservasi yang menyebabkan konsep dapat diukur dan dioperasionalisasikan dalam riset.
Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga saham. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah adalah volume perdagangan, volume bid, harga saham masa lalu.
1. Harga Saham (Y)
Harga saham adalah harga yang ditetapkan dari suatu saham pada saat pasar saham sedang berlangsung dengan mempertimbangkan permintaan dan penawaran dari saham yang dimaksud.
2. Volume Perdagangan (X1)
Volume perdagangan saham merupakan rasio antara jumlah lembar saham yang diperdagangkan pada waktu tertentu terhadap jumlah saham yang beredar pada waktu tertentu. Perhitungan aktivitas volume perdagangan saham dilakukan dengan membandingkan jumlah saham perusahaan yang diperdagangkan dalam suatu periode tertentu dengan keseluruhan jumlah saham beredar perusahaan tersebut pada kurun waktu yang sama (Istanti, 2009). Rumus untuk menghitung volume perdagangan menurut Suyawijaya
(1998), yaitu:
3. Volume Bid (X2)
Volume bid merupakan banyaknya jumlah lembar saham atas saham emiten tertentu yang investor bersedia untuk membelinya di pasar modal pada hari tertentu. Semakin besar volume bid maka saham cenderung akan mengalami kenaikan harga. Dalam penelitian ini indikator yang digunakan dari Volume Bid adalah dengan mengurangkan total volume perdagangan saham perusahaan dengan volume ask saham perusahaan. Dengan rumus:
4. Harga Saham Masa Lalu (X3)
Harga saham masa lalu digunakan untuk memperkirakan harga saham dengan mengamati perubahan harga di waktu yang lalu, yang dalam hal ini satu bulan sebelumnya. Perilaku harga saham masa lalu bisa direfleksikan dalam harga saham di masa yang akan datang (Syamsir, 2008). Data harga saham masa lalu menggunakan data closing price bulan sebelumnya pada periode bulan yang akan diestimasikan.
Untuk lebih jelasnya, definisi operasional variabel penelitian tersebut dapat dilihat dalam Tabel 3.1
Tabel 3.1
Definisi Operasional Variabel
Variabel Definisi Parameter Skala
Ukur Volume
Perdagangan (X1)
Jumlah lembar saham yang diperdagangkan
pada hari tertentu
Rasio
Lanjutan Tabel 3.1
Variabel Definisi Parameter Skala
Ukur
3.5 Populasi dan Sampel 3.5.1 Populasi
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari objek/subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2014).
Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan sektor industri makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2014-2018 dengan jumlah 26 perusahaan.
3.5.2 Sampel
Menurut Sugiyono (2014), sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Adapun teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan purposive sampling. Purposive sampling adalah teknik pengambilan data dengan pertimbangan tertentu.
Teknik sampling dengan menggunakan metode purposive sampling yaitu dengan ketentuan sebagai berikut:
1. Perusahaan sektor makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
2. Perusahaan sektor makanan dan minuman yang telah listing pada periode penelitian yaitu tahun 2014-2018.
Kriteria pengambilan sampel dapat di lihat pada Table 3.2 berikut ini.
Tabel 3.2
Kriteria Pengambilan Sampel
No Kriteria Sampel Jumlah Perusahaan
1 Perusahaan sektor makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
26
2 Perusahaan sektor makanan dan minuman yang belum listing pada periode penelitian 2014-2018
(8)
Jumlah perusahaan yang dijadikan sampel penelitian 18 Sumber: www.idx.co.id (data diolah)
Berdasarkan kriteria penarikan sampel tersebut diperoleh sampel penelitian perusahaan sektor makanan dan minuman sebanyak 18 perusahaan.
Adapun perusahaan yang menjadi sampel penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.3 berikut ini.
Tabel 3.3
Sampel Perusahaan Sub Sektor Makanan dan Minuman Tahun 2014-2018
No Kode Emiten Tanggal
Tercatat 1 ADES Akasha Wira International Tbk. 13 Jun 1994 2 AISA Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk. 11 Jun 1997
3 ALTO Tri Banyan Tirta Tbk. 10 Jul 2012
4 BTEK Bumi Teknokultura Unggul Tbk. 14 Mei 2004 5 BUDI Budi Strach & Sweetener Tbk. 08 Mei 1995
6 CEKA Wilmar Cahaya Indonesia Tbk. 09 Jul 1996
7 DLTA Delta Djakarta Tbk. 27 Feb 1984
Lanjutan Tabel 3.3
No Kode Emiten Tanggal
Tercatat 8 ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk. 07 Okt 2010
9 IIKP Inti Agri Resources Tbk. 14 Okt 2002
10 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk. 14 Jul 1994
11 MLBI Multi Bintang Indonesia Tbk. 15 Des 1981
12 MYOR Mayora Indah Tbk. 04 Jul 1990
13 PSDN Prasidha Aneka Niaga Tbk. 18 Okt 1994
14 ROTI Nippon Indosari Corpindo Tbk. 28 Jun 2010
15 SKBM Sekar Bumi Tbk. 05 Jan 1993
16 SKLT Sekar Laut Tbk. 08 Sep 1993
17 STTP Siantar Top Tbk. 16 Des 1996
18 ULTJ Ultra Jaya Milk Industry & Trading Company Tbk. 02 Jul 1990 Sumber:www.idx.co.id (data diolah)
3.6 Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data yang tidak diperoleh langsung dari sumbernya dan bukan diusahakan sendiri oleh peneliti dalam penelitian ini. Data itu diperoleh dari situs resmi Bursa Efek Indonesia, yaitu www.idx.co.id dan jenis datanya adalah data kuantitatif yaitu data yang diukur dalam suatu skala secara numerik Kuncoro (2013), dengan timeseries lima tahun dari tahun 2014-2018.
3.7 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode dokumentasi, yaitu mengumpulkan data yang berasal dari buku-buku, jurnal, ataupun website yang terkait dengan masalah penelitian. Data yang telah didapat secara tidak langsung melalui media perantara Bursa Efek Indonesia dengan cara membuka website www.idx.co.id.
3.8 Teknik Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan untuk menguji pengaruh Volume Perdagangan, Volume Bid dan Harga Saham Masa Lalu terhadap Harga Saham secara serempak dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier data panel.
3.8.1 Statistik Deskriptif
Metode analisis statistik deskriptif dapat memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), skewness (kemiringan distribusi), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, dan kurtosis (Ghozali, 2016). Dalam penelitian ini, analisis deskriptif digunakan untuk mengetahui Volume Perdagangan, Volume Bid, Harga Saham Masa Lalu, dan Harga Saham.
3.8.2 Regresi Linier Berganda Data Panel
Data panel merupakan gabungan dari data cross section dan data time series, maka model analisis data panel dalam penelitian ini dapat dituliskan sebagai berikut:
Dimana:
= Variabel Harga Saham dari perusahaan i pada waktu t = Konstanta
= Koefisien regresi masing-masing variabel
= Volume Perdagangan dari perusahaan i pada waktu t
= Volume Bid dari perusahaan i pada waktu t
= Harga Saham Masa Lalu dari perusahaan i pada waktu t
= Residual dari perusahaan i pada waktu t = waktu
= perusahaan
Menurut Basuki & Praswoto (2017), terdapat tiga model estimasi yang dapat digunakan untuk melakukan regresi data panel. Ketiga model tersebut adalah Common Effect Model, Fixed Effect Model, dan Random Effect Model.
Menurut Basuki & Prawoto (2017) tiga model tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut ini:
1. Model Efek Umum (Common Effect Model)
Common Effect Model merupakan pendekatan model data panel yang paling sederhana karena hanya mengombinasikan data time series dan cross section dan mengestimasinya dengan menggunakan pendekatan kuadrat terkecil (Ordinary Least Square/OLS). Pada model ini tidak diperhatikan dimensi waktu maupun individu, sehingga diasumsikan bahwa perilaku data perusahaan adalah sama dalam berbagai kurun waktu. Karena tidak memperhatikan dimensi waktu maupun individu, maka formula Common Effect Model sebagai berikut:
2. Model Efek Tetap (Fixed Effect Model)
Model ini mengasumsikan bahwa perbedaan antar individu dapat diakomodasi dari perbedaan intersepnya, dimana setiap individu merupakan parameter yang tidak diketahui. Oleh karena itu, untuk mengestimasi data
panel model fixed effect menggunakan teknik variable dummy untuk menangkap perbedaan intersepnya antar perusahaan. Perbedaan intersep tersebut dapat terjadi karena adanya perbedaan. Namun demikian, slopnya sama antar perusahaan. Karena menggunakan variable dummy, model estimasi ini disebut juga dengan teknik Least Square Dummy Variable (LSDV). Selain diterapkan untuk efek tiap individu, LSDV juga dapat mengakomodasi efek waktu yang bersifat sistematik, melalui penambahan variable dummy waktu di dalam model. Fixed Effect Model dapat diformulasikan sebagai berikut:
3. Model Efek Random (Random Effect Model)
Model ini akan mengestimasi data panel dimana variabel gangguan mungkin saling berhubungan antar waktu dan antar individu. Berbeda dengan fixed effect model, efek spesifik dari masing-masing individu diperlakukan sebagai bagian dari komponen eror yang bersifat acak (random) dan tidak berkorelasi dengan variabel penjelas yang teramati. Keuntungan menggunakan random effect model ini yaitu dapat menghilangkan heteroskedastisitas. Model ini disebut juga dengan Error Component Model (ECM). Metode yang tepat untuk mengakomodasi model random effect ini adalah Generalized Least Square (GLS), dengan asumsi komponen error bersifat homokedastik dan tidak ada gejala cross sectional correlation. Random Effect Model secara umum dapat diformulasikan sebagai berikut :
, adapun
Dimana:
komponen time series error komponen cross section error
3.8.3 Pemilihan Model Regresi Linier Data Panel
Menurut Basuki & Praswoto (2017), langkah pertama yang harus dilakukan adalah melakukan uji F untuk memilih model mana yang terbaik diantara ketiga model tersebut, yaitu dengan cara dilakukan uji Chow, uji Hausman, dan uji Lagrange Multiplier. Penjelasan yang lengkap mengenai ketiga pengujian pemilihan model tersebut adalah sebagai berikut :
1. Uji Chow
Menurut Basuki & Praswoto (2017), Uji ini dilakukan untuk menguji antara model common effect atau fixed effect yang paling tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. Hipotesis tersebut adalah sebagai berikut :
: maka digunakan model common effect : maka digunakan model fixed effect
Pedoman yang akan digunakan dalam pengambilan kesimpulan uji Chow adalah sebagai berikut :
a. Jika nilai probability F 0,05 artinya diterima, maka model common effect.
b. Jika nilai probability F < 0,05 artinya ditolak ( diterima), maka model fixed effect.
2. Uji Hausman
Menurut Basuki & Prawoto (2017), pengujian statistik digunakan untuk
memilih apakah model fixed effect atau random effect yang paling tepat digunakan. Melakukan uji Hausman data juga diregresikan dengan model random effect dan fixed effect dengan membuat hipotesis sebagai berikut :
: , maka digunakan model random effect : , maka digunakan model fixed effect
Pedoman yang akan digunakan dalam pengambilan kesimpulan uji Hausman adalah sebagai berikut :
a. Jika nilai probability Chi-Square 0,05, maka diterima, yang artinya model random effect.
b. Jika nilai probability Chi-Square < 0,05, maka diterima, yang artinya model fixed effect.
3. Uji Lagrange Multiplier
Menurut Basuki & Praswoto (2017), Uji dilakukan untuk mengetahui apakah model random effect lebih baik daripada model common effect. Hipotesis sebagai berikut :
: maka digunakan model common effect.
: maka digunakan model random effect.
Pedoman yang akan digunakan dalam pengambilan keputusan uji Lagrange Multiplier adalah sebagai berikut :
a. Jika nilai statistik LM nilai Chi-Square, maka ditolak yang artinya model random effect.
b. Jika nilai statistik LM < nilai Chi-Square, maka diterima yang artinya model common effect.
3.9 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan untuk mengetahui kondisi data yang digunakan dalam penelitian. Hal ini dilakukan agar diperoleh model analisis yang tepat. Uji asumsi klasik ini terdiri dari uji normalitas, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi.
3.9.1 Uji Normalitas
Menurut Ghozali (2016), Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.
Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Analisis statistik yang dapat dilihat Jarque-Bera Test (J-B Test). Hipotesis yang digunakan dalam uji Jarque-(J-Bera Test (J-(J-B Test) adalah.
H0: data residual berdistribusi normal H1: data residual tidak berdistribusi normal
Dasar pengambilan keputusan pada uji normalitas Jarque-Bera Test (J-B Test) adalah sebagai berikut:
1. Jika nilai signifikannya (nilai probabilitas) 0,05 maka H0 diterima, yang berarti data berdistribusi normal.
2. Jika nilai signifikannya (nilai probabilitas) < 0,05 maka H0 ditolak, yang berarti data tidak berdistribusi normal.
3.9.2 Uji Multikolonieritas
Menurut Ghozali (2016), Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji
apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen (variabel bebas). Uji ini dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawannya, variance inflation factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen (terikat) dan diregres terhadap variabel lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi, nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIP tinggi (karena VIF = 1/Tolerance). Jadi dasar pengambilan keputusannya dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Jika nilai toleransi ≥ 0,10 dan nilai VIF 10 maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel bebas dalam model regresi.
2. Jika nilai toleransi < 0,10 dan nilai VIF > 10 maka dapat disimpulkan bahwa ada multikolonieritas antar variabel bebas dalam model regresi.
3.9.3 Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali (2016), Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi Heterokedastisitas. Kebanyakan data cross section mengandung situasi Heteroskedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran (kecil, sedang dan besar). Cara mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dalam penelitian ini adalah dengan pendekatan statistik.
Uji statistik yang digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah uji Park. Uji Park mengemukakan metode bahwa variance (s2) merupakan fungsi dari variabel independen yang dinyatakan dalam persamaan regresi sebagai berikut:
i =
Persamaan ini dijadikan linear dalam bentuk persamaan logaritma natural, sehingga menjadi :
Ln i=
Karena umumnya tidak diketahui, maka dapat ditaksir dengan menggunakan residual Ut sebagai proksi, sehingga persamaan menjadi :
Ln
Dan persamaan regresinya adalah : Ln
Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Dasar pengambilan keputusan pengujian statistik adalah.
1. Jika nilai signifikansi 0.05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika nilai signifikansi < 0.05 maka terjadi heteroskedastisitas.
3.9.4 Uji Autokorelasi
Menurut Ghozali (2016), Autokorelasi adalah korelasi antara anggota-anggota serangkaian observasi yang tersusun dalam rangkaian waktu atau yang tersusun dalam rangkaian ruang. Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode
t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada masalah autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan karena pada data runtut waktu (time series) karena gangguan pada seseorang individu atau kelompok cenderung mempengaruhi gangguan pada seseorang individu atau kelompok yang sama pada periode berikutnya.
Pada penelitian ini digunakan uji Durbin-Watson. Uji Durbin Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu (First Order Autocorrelation) dan mensyaratkan adanya intercept (konstanta) dalam model regresi dan tidak ada variabel lag diantara variabel bebas. Hipotesis yang akan diuji adalah :
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah : Tabel 3.4
Durbin-Watson Test
Hipotesis Nol Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d <
Tidak ada autokorelasi positif No Decision
Tidak ada autokorelasi negatif Tolak
Tidak ada autokorelasi negatif No Decision Tidak ada autokorelasi positif atau negatif Tidak ditolak Sumber : Ghozali (2016)
Keterangan:
1. Bila nilai DW terletak antara batas atas atau upper bound (du) dan (4-du), maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
2. Bila nilai DW lebih rendah dari pada batas bawah atau lower bound (dl), maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada autokorelasi positif.
3. Bila nilai DW lebih besar dari pada (4-dl), maka koefisien autokorelasi lebih kecil daripada nol, berarti ada autokorelasi negatif.
4. Bila nilai DW terletak diantara batas atas (du) dan batas bawah (dl) atau DW terletak antara (4-du) dan (4-dl), maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
3.10 Uji Hipotesis
3.10.1 Uji Simultan (Uji F)
Menurut Ghozali (2016), uji F pada dasarnya menunjukkan apakah variabel independen secara bersama-sama atau simultan mempengaruhi variabel dependen. Hipotesis nol ( yang akan diuji adalah apakah semua parameter dalam model sama dengan nol, atau :
, Artinya, secara serempak Volume Perdagangan, Volume Bid dan Harga Saham Masa Lalu tidak berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham. Hipotesis alternatif ( tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol, atau :
, Artinya secara serempak Volume Perdagangan, Volume Bid dan Harga Saham Masa Lalu berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham.
Untuk menguji hipotesis ini digunakan statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:
1. Dengan tingkat nilai signifikansi sebesar 0,05 maka :
a. Jika nilai signifikansi , maka diterima.
b. Jika nilai signifikansi < , maka ditolak ( diterima).
2. Selain dari melihat nilai signifikan, uji simultan (Uji-F) dapat ditentukan dengan membandingkan nilai dengan nilai dengan ketentuan sebagai berikut :
a. Bila nilai , maka diterima.
b. Bilai nilai maka ditolak dan diterima.
3.10.2 Uji Parsial (Uji t)
Menurut Ghozali (2016), bahwa Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Hipotesis nol (H0) yang hendak diuji adalah apakah suatu parameter (bi) sama dengan 0, atau:
1. Volume Perdagangan
, Artinya Volume Perdagangan berpengaruh tidak signifikan terhadap Harga Saham.
, Artinya Volume Perdagangan berpengaruh positif signifikan terhadap Harga Saham.
2. Volume Bid
, Artinya Volume Bid berpengaruh tidak signifikan terhadap Harga Saham.
, Artinya Volume Bid berpengaruh positif signifikan terhadap Harga Saham.
3. Harga Saham Masa Lalu
, Artinya Harga Saham Masa Lalu berpengaruh tidak signifikan terhadap Harga Saham.
, Artinya Harga Saham Masa Lalu berpengaruh positif signifikan terhadap Harga Saham.
Kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut :
1. Terima jika atau .
2. Tolak jika atau .
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Perusahaan
Jumlah perusahaan dalam sampel penelitian ini sebanyak 18 perusahaan.
Profil masing-masing peruahaan sektor industri barang konsumsi yang tercatat di Bursa Efek Indonesia yang menjadi sampel penelitian adalah sebagai berikut:
1. PT. Akasha Wira International, Tbk. (ADES)
Akasha Wira International Tbk didirikan dengan nama PT Alfindo Putrasetia pada tanggal 06 Maret 1985. Kantor pusat Akasha Wira International berdomisili di Perkantoran Hijau Arkadia Tower C Lantai 15 Jl. Letjen TB Simatupang Kav 88 Jakarta. Sesuai dengan pasal 3 Anggaran Dasar Perusahaan, ruang lingkup kegiatan perusahaan adalah industri air kemasan, industri kosmetika, industri minuman ringan susu kedelai dan distribusi produk kosmetika professional merk Wella dan Clairol di Indonesia.
2. PT. Tiga Pilar Sejahtera Food, Tbk. (AISA)
Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk didirikan oleh Joko Mogoginta, Budhi Istanto dan Priyo Hadisusanto pada tanggal 26 Januari 1990. Kantor pusat perusahaan beralamat di Jl. DR. Ide Anak Agung Gde Agung Kav. E. 1,2 No.
1&2 Jakarta Selatan. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk merupakan perseroan yang menjalankan kegiatan usaha dalam bidang perdagangan, perindustrian, perkebunan, pertanian, ketenagalistrikan dan jasa. Kegiatan usaha tersebut dijalankan melalui divisi makanan atau TPS Food.
3. PT. Tri Banyan Tirta, Tbk. (ALTO)
Tri Banyan Tirta Tbk didirikan pada tanggal 03 Juni 1997. Tujuan perusahaan adalah membangun Alto Natural Spring Water sebagai produk
Tri Banyan Tirta Tbk didirikan pada tanggal 03 Juni 1997. Tujuan perusahaan adalah membangun Alto Natural Spring Water sebagai produk