BAB IV METODE PENELITIAN

35 4.1 Jenis Penelitian

4.1.1 Metode Penelitian

Menurut Nuryaman dan Veronica (2015:5) mengemukakan pengertian metode penelitian adalah sebagai berikut :

“Metode penelitian merupakan bidang ilmu yang mempelajari cara-cara atau metode ilmiah dalam melaksanakan kegiatan penelitian. Metode tersebut antara lain adalah metode pengumpulan data, penentuan sampel, pengujian hipotesis dan sebagainya.”

Penelitian ini merupakan penelitian explanatori, pengertian penelitian explanatori menurut Sekaran (2016) adalah sebagai berikut:

“Penelitian eksplanatori atau pengujian hipotesis ini penelitian yang menjelaskan sifat hubungan tertentu, atau menentukan perbedaan antarkelompok atau kebebasan (independensi) dua atau lebih faktor dalam situasi. Pengujian hipotesis dilakukan untuk menelaah varians dalam variabel terikat atau untuk memperkirakan keluaran organisasi.”

Pengertian penelitian eksplanatori menurut Nuryaman dan Veronica (2015) adalah sebagai berikut:

“Penelitian Eksplanatori adalah penelitian yang tujuannya untuk memperoleh jawaban tentang “bagaimana” dan “mengapa” suatu fenomena terjadi. Tujuan penelitian ini untuk menjelaskan atau membuktikan bagaimana hubungan antarvariabel penelitian.”

Penelitian ini dilakukan dengan cara mengambil sampel dari suatu populasi.

Penelitian ini terdapat lima variabel yang dihubungkan dan penelitian ini berfungsi menjelaskan, meramalkan, dan mengontrol suatu gejala. Penelitian eksplanatori

dilakukan ketika sejumlah fakta diketahui, tetapi diperlukan lebih banyak informasi untuk menyusun kerangka teoritis yang kokoh.

4.1.2 Desain Penelitian

Sekaran dan Bougie (2017:109) mendefinisikan desain penelitian adalah rencana untuk pengumpulan, pengukuran, dan analisis data, berdasarkan pertanyaan penelitian dari studi. Berdasarkan tingkat eksplanasinya, penelitian ini merupakan penelitian eksplanatori. Eksplanatori adalah penelitian yang tujuannya untuk memperoleh jawaban tentang “bagaimana” dan “mengapa” suatu fenomena terjadi. Tujuan penelitian ini untuk menjelaskan atau membuktikan bagaimana hubungan antar variabel penelitian. Hubungan ini berbentuk kausalitas atau sebab akibat (Nuryaman dan Veronica, 2015).

4.1.3 Unit Analisis

Unit analisis pada penelitian ini adalah laporan keuangan tahunan perusahaan sub sektor Transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2015-2018 yang diambil dari www.idx.co.id dan www.idnfinancials.com 4.1.4 Dimensi Waktu

Dilihat dari dimensi waktu, tipe data terdiri atas data: cross sectional dan time series. Data cross sectional adalah data satu dari sejumlah subjek yang diamati, data time series merupakan data runtut waktu (trend) dari suatu subjek yang diamati (Nuryaman dan Veronica, 2015).

4.2 Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilakukan pada Perusahaan Jasa sub sektor transfortasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2015-2018. Peneliti mengambil data yang diunduh pada www.idx.co.id dan www.idnfinancials.com. Penelitian dilakukan sejak Februari 2019 sampai dengan selesai.

4.3 Data dan Sumber Data 4.3.1 Objek Penelitian

Pengertian objek penelitian menurut Nuryaman dan Veronica (2015:5) adalah sebagai berikut :

“Dalam terminologi penelitian, objek penelitian ini dinamakan variabel penelitian. Variabel penelitian adalah karakteristik, ciri, sifat, keadaan yang melekat pada beberapa subjek, yang nilainya dapat berbeda-beda antarsubjek satu dengan lainnya.”

Berdasarkan uraian di atas, dapat disimpulkan objek penelitian merupakan karakteristik, sifat, keadaan, dan nilai yang berbeda-beda antarsubjek satu dengan yang lainnya yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya.

Objek yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Net Profit Margin (NPM), Earning per Share (EPS) dan perubahan harga saham pada perusahaan jasa subsektor transportasi yang terdafar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2015 sampai dengan 2018.

4.3.2 Populasi Penelitian

Menurut Nuryaman dan Veronica (2015:101) dapat disimpulkan bahwa populasi menunjukkan seluruh kelompok orang, kejadian atau sesuatu yang menjadi ketertarikan peneliti untuk diinvestigasi dan dapat dikatakan bahwa populasi merupakan total kumpulan elemen yang dari kumpulan tersebut akan dibuat kesimpulan.

Dari penjelasan di atas, dapat dikatakan bahwa populasi merupakan objek atau subjek yang berada pada suatu wilayah yang memenuhi syarat tertentu yang berkaitan dengan masalah penelitian. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan jasa sub sektor transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2015-2018. Jumlah populasi dalam penelitian ini sebanyak 11 perusahaan.

4.3.3 Sampel Penelitian

Menurut Nuryaman dan Veronica (2015:101) mengemukakan sampel dapat disimpulkan bahwa sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Bila populasi besar, dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada di populasi maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi tersebut.

Teknik pengambilan sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan cara non-probability sampling dengan metode purposive sampling.

Purposive sampling yaitu seseorang atau sesuatu yang diambil sebagai sampel karena penelitian menganggap bahwa seseorang atau sesuatu tersebut memiliki informasi atau karakteristik yang sesuai dengan keperluannya (Nuryaman dan Veronica, 2015:5).

Adapun kriteria-kriteria yang ditetapkan sebagai sampel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Perusahaan jasa sub sektor transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) sejak awal periode 2015 sampai akhir periode 2018.

2. Perusahaan jasa sub sektor transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2015-2018.

3. Perusahaan yang memiliki data lengkap untuk melakukan perhitungan yang berkaitan dengan penelitian.

Berdasarkan kriteria pemilihan sampel diatas, dapat diperoleh perusahaan yang akan digunakan sebagai sampel perusahaan. Sampel penelitian dapat dilihat dalam tabel 4.1 yang disajikan sebagai berikut:

Tabel 4.1

Proses Seleksi Berdasarkan Kriteria

Kriteria Jumlah

Perusahaan jasa yang termasuk pada subsektor

transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) hingga tahun 2018.

Dikurangi:

33

(1) Perusahaan sub sektor transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2015- 2018.

(2) Perusahaan yang tidak memiliki data lengkap untuk melakukan perhitungan yang berkaitan dengan penelitian.

(3) Perusahaan yang tidak menggunakan satuan mata uang rupiah dalam laporan keuangan.

(4)

(2)

(16) Jumlah sampel terseleksi yang digunakan 11 Total sampel selama periode penelitian (4 tahun) 44

Sumber : www.idx.co.id dan www.sahamok.com (data diolah)

Berdasarkan dari hasil pengambilan sampel, dihasilkan sampel sebanyak 11 perusahaan yang diteliti dari periode 2015-2018. Maka penelitian ini

mempunyai 44 sampel. Berikut adalah daftar nama sampel perusahaan dalam penelitian ini yaitu:

Tabel 4.2

Data Sampel Penelitian

No Kode

Perusahaan

Nama Perusahaan

1. APOL Arpeni Pratama Ocean Line Tbk.

2. ASSA Adi Sarana Armada Tbk.

3. BIRD Blue Bird Tbk.

4. CASS Cardig Aero Service Tbk.

5. LRNA Ekasari Lorena Transport Tbk.

6. MIRA Mitra Internasional Resources Tbk.

7. NELY Pelayaran Nelly Dwi Putri Tbk.

8. SAFE Steady Safe Tbk.

9. TAXI Express Transindo Utama Tbk.

No Kode

Perusahaan

Nama Perusahaan

10. TMAS Pelayaran Tempuran Emas Tbk.

11. WEHA Weha Transportasi Indonesia Tbk.

Sumber: Data diolah (www.idx.co.id)

4.4 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data adalah langkah penting dalam suatu penelitian untuk memperoleh data yang diperlukan dalam penelitian. Metode yang digunakan dalam penelitian ini melalui data sekunder. Teknik pengumpulan data sekunder yang dilakukan peneliti menggunakan cara sebagai berikut:

1. Penelitian Lapangan (Field Research)

Dalam penelitian ini yang digunakan, merupakan data sekunder. Data sekunder ini adalah data yang diperoleh pihak lain atau berhubungan dengan data yang akan diambil. Data sekunder ini bersumber pada laporan keuangan perusahaan transportasi yang terdaftar di BEI pada periode 2015-2018. Sumber data ini diperoleh melalui situs www.idx.co.id

2. Penelitian Kepustakaan (Library Research)

Penelitian kepustakaan dilakukan untuk memperoleh landasan teoritis yang berhubungan dengan masalah yang diteliti. Penelitian ini dilakukan dengan membaca, menelaah jurnal-jurnal, buku dan sumber lainnya yang berhubungan dengan topik penelitian ini, sehingga diperoleh informasi sebagai dasar teori dan acuan untuk mengolah data yang diperoleh.

3. Riset Internet (Online Research)

Dalam penelitian ini, penulis berusaha mengumpulkan data yang berasal dari situs-situs yang berhubungan dengan berbagai macam informasi yang dibutuhkan dalam penelitian.

4.5 Instrumen Penelitian 4.5.1 Operasionalisasi Variabel

Variabel adalah apapun yang dapat membedakan atau mengubah suatu nilai. Nilai dapat berbeda pada berbagai waktu untuk objek atau orang yang sama untuk objek atau orang yang berbeda (Sekaran dan Bougie, 2017:77).

Operasionalisai variabel atau mendefinisikan variabel secara operasional adalah menggambarkan/mendeskripsikan variabel sedemikian rupa, sehingga variabel tersebut bersifat: spesifik (tidak berinterpretasi ganda), terukur (observable atau measurable) (Nuryaman dan Veronica, 2015:52).

4.5.1.1 Variabel Independen

Nuryaman dan Veronica (2015:42) mendefinisikan bahwa variabel independen (bebas) adalah variabel yang mempengaruhi variabel dependen.

Variabel bebas merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen (terikat) (Sugiyono, 2017:39).

Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Return On Assets (ROA), Return On Equity (ROE), Net Profit Margin (NPM), dan Earning Per Share (EPS).

4.5.1.2 Variabel Dependen

Variabel dependen (terikat) merupakan variabel yang menjadi perhatian peneliti, karena variabel ini yang sering dianggap sebagai masalah penelitian (Nuryaman dan Veronica, 2015:43). Dengan kata lain, variabel terikat merupakan variabel utama yang sesuai dalam investigasi (Sekaran dan Bougie, 2017:77).

Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Perubahan Harga Saham.

Adapun penjelasan operasional variabel penelitian yang peneliti sajikan dalam tabel berikut.

Tabel 4.3

Operasionalisasi Variabel

Variabel Konsep Indikator Skala

Return On Asset (ROA)

(X1)

Rasio yang menunjukan seberapa besar kontribusi aset dalam menciptakan laba bersih.

(Hery, 2016)

Earning After Tax / Total Asset

(Fahmi, 2012)

Rasio

Return On Equity (ROE)

(X2)

Rasio yang menunjukan seberapa besar kontribusi ekuitas dalam

menciptakan laba bersih.

(Hery, 2016)

Earning After Tax / Shareholders’

Equity

(Gumanti, 2011)

Rasio

Net Profit Margin (NPM)

(X3)

Rasio yang mengukur besarnya presentase laba bersih atas penjualan bersih

(Hery, 2016)

Earning After Tax / Sales

(Fahmi, 2012)

Rasio

Earnings Per Share (EPS)

(X4)

Bentuk pemberian keuntungan yang diberikan kepada para pemegang saham dari setiap lembar saham

Earning After Tax / jumlah saham

beredar

Rasio

yang dimiliki.

(Fahmi, 2013)

(Fahmi, 2012) Harga Saham

(Y)

Harga saham

menentukan kekayaan pemegang saham.

Maksimalisasi kekayaan pemegang saham

diterjemahkan menjadi memaksimalkan harga saham perusahaan.

(Brigham dan Houston, 2010)

𝑃_𝑡− 𝑃_𝑡−1 𝑃_𝑡−1

Brigham and Houston (2010)

Rasio

4.6 Teknik Analisis Data dan Keabsahan Data

Analisis data yang digunakan dalam metode penelitian ini adalah analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif adalah suatu proses menemukan pengetahuan yang menggunakan data berupa angka sebagai alat menemukan keterangan mengenai apa yang ingin kita ketahui (Darmawan, 2016:37).

4.6.1 Analisis Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness (kemenangan distribusi) (Ghozali, 2013). Pada penelitian ini, penulis akan mendeskripsikan untuk variable Return on Asset (ROA), Return on Equity (ROE), Net Profit Margin (NPM), Earning per Share (EPS), dan Perubahan Harga Saham.

4.6.2 Model Estimasi Regresi Data Panel

Menurut Widarjono (2013), untuk mengestimasi parameter model dengan data panel, terdapat tiga teknik (model) yang sering digunakan yaitu :

1. Common Effect

Common effect menggabungkan data cross section dengan time series dan menggunakan metode OLS untuk mengestimasi model data panel tersebut. Model ini merupakan model paling sederhana dibandingkan dengan kedua model lainnya. Dalam pendekatan ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu. Diasumsikan bahwa perilaku antar perusahaan sama dalam berbagai kurun waktu (Widarjono, 2013:255).

2. Fixed Effect

Fixed Effect adalah model dengan intersep berbeda-beda antara perusahaan namun intersepnya sama antar waktu. Model ini mengasumsikan bahwa koefisien slope tetap antar perusahaan dan antar waktu. Dalam model ini untuk mengestimasi intersep yang berbeda antar perusahaan maka digunakan variabel dummy untuk menjelaskan perbedaan antar intersep tersebut. Model estimasi ini sering disebut dengan teknik Least Squares Dummy Variabel (LSDV) (Widarjono, 2013:257).

3. Random Effect

Random effect memilih data panel dimana residual mungkin saling berhubungan antar individu dan antar waktu. Didalam model ini mengasumsikan setiap perusahaan mempunyai perbedaan intersep, namun diasumsikan bahwa intersep adalah variabel random atau stokastik. Model random effect sangat berguna apabila individual perusahaan yang diambil sebagai sampel adalah dipilih secara random dan merupakan wakil dari populasi. Metode yang digunakan untuk model ini yaitu Generalized Least Square (GLS) (Widarjono, 2013:259).

4.6.3 Pemilihan Model Estimasi Regresi Data Panel

Berdasarkan hasil ketiga model yang telah diestimasi akan dipilih model mana yang paling tepat atau sesuai dengan tujuan penelitian. Ada tiga uji yang digunakan untuk memilih teknik estimasi data panel (Widarjono, 2013), yaitu:

4.6.3.1 Uji Chow

Uji Chow adalah pengujian yang digunakan untuk mengetahui apakah metode regresi data panel dengan fixed effect lebih baik dari pada model regresi data panel dengan common effect (Widarjono, 2013:263).

Hipotesis yang dibentuk dalam uji ini adalah sebagai berikut : H₀ : Common Effect Model

Ha : Fixed Effect Model

Apabila nilai Chi-square p-value > 0,05 maka H₀ diterima dan menolak H_a. Dan apabila Chi-square p-value < 0,05 maka keputusaannya adalah menolak H0 dan menerima Ha (Rohmana, 2010:242).

4.6.3.2 Uji Hausman

Uji Hausman dilakukan untuk menentukan metode yang paling baik antara Fixed Effect atau Random Effect. Uji hausman ini didasarkan pada ide bahwa LSDV di dalam metode fixed effect dan GLS adalah efisien, sedangkan metode OLS tidak efisien, dilain pihak alternatifnya metode OLS efisien dan GLS tidak efisien (Widarjono, 2013:266).

Hipotesis yang dibentuk dalam uji ini adalah sebagai berikut : H0 : Random Effect Model

H_a : Fixed Effect Model

Apabila nilai Chi-square p-value > 0,05 maka H0 diterima dan menolak Ha. Dan apabila Chi-square p-value < 0,05 maka keputusaannya adalah menolak H0 dan menerima Ha (Rohmana, 2010:245).

4.6.3.3 Uji Langrange Multiplier

Langrange Multiplier (LM) adalah uji untuk mengetahui apakah Random Effect lebih baik dari metode OLS (common effect). Uji signifikasi Random Effect ini dikembangkan oleh Breusch Pagan (Widarjono, 2013:264).

H0 : Common Effect Model H_a : Random Effect Model

Apabila nilai probabilitas Breusch-Pagan > 0,05 maka H0 diterima dan menolak H_a. Dan apabila nilai probabilitas Breusch-Pagan < 0,05 maka H₀ ditolak dan menerima H_a (Basuki dan Nano, 2016:281).

4.6.4 Pengujian Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik digunakan untuk menguji kesalahan model regresi yang digunakan dalam penelitian ini. Uji asumsi klasik merupakan syarat yang harus dipenuhi agar persamaan regresi yang dihasilkan akan valid jika digunakan untuk memprediksi (Ghozali, 2016). Uji asumsi klasik yang berfungsi untuk menguji bahwa data tersebut berdistribusi normal, tidak ada gejala autokorelasi dan gejala multikolinearitas dan tidak adanya gejala heteroskedastisitas dalam model yang digunakan. Asumsi klasik pengujian berupa uji normalitas, uji heteroskedastisitas, uji multikolineritas, dan uji autokorelasi.

4.6.4.1 Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan uji f mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Apabila Z hitung > dari Z tabel maka data tidak berdistribusi normal (Ghozali, 2013:154).

4.6.4.2 Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik adalah tidak terjadinya korelasi di antara variabel bebas (independen)

(Ghozali, 2016:103). Pengujian dilakukan dengan pengukuran Variance Inflating Factor (VIF) yang ditujukan untuk melihat adanya gejala multikolinearitas antar variabel independen (Edison, 2018: 204).

Batasan pengukuran gejala multikolinearitas didasarkan pada ketentuan:

a. Nilai tolerance > 0,1 dan nilai VIF < 10 menunjukan tidak terjadi gejala multikolinearitas di antara variabel independen.

b. Nilai tolerance < 0,1 dan VIF > 10 menunjukan terjadi gejala multikolinearitas di antara variabel independen.

4.6.4.3 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas ditujukan untuk melakukan pengujian terhadap nilai residual (sisa) dari suatu data. Heteroskedastisitas adalah asumsi dalam regresi terhadap varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tidak sama. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain sama, maka disebut Homokedastisitas. Model regresi yang baik apabila tidak terjadi Homokedastisitas (Edison, 2018:205).

Pengujian adanya gejala heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan uji Gletjer, uji Park, uji White. Pengujian yang sering dan mudah dilakukan dengan uji Scatterplots, dengan melihat penyebaran varians residual pada gambar Scatterplots (Edison, 2018:205).

4.6.4.4 Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi ditujukan untuk pengujian ada tidaknya korelasi variabel dependen terhadap “dirinya sendiri”. Jika terdapat autokorelasi dapat dipastikan terjadi gejala autokorelasi yakni nilai variabel dependen periode sebelumnya dan sesudahnya saling berkorelasi. Akibat dari terjadinya korelasi antara nilai variabel pada data dependen antara satu data ke data yang berikutnya menyebabkan terjadinya data yang berdempetan atau kemungkinan terdapat penyimpangan data dengan nilai ekstrem yang menyebabkan tingkat keyakinan akan terganggu bahkan akan bias (Edison, 2018:204).

Pengukuran terjadinya gejala Autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin-Watson (DW) dengan menentukan nilai hitung (d) dengan ketentuan sebagai berikut:

Tabel 4.4

Kriteria Durbin-Watson

No Nilai (d) Interpretatif

1 d < dl Terjadi autokorelasi positif perlu dilakukan perbaikan

2 d_l < d < d_u Autokorelasi positif kuat, dilakukan perbaikan agar tidak terjadi gejala autokorelasi

3 d_l < d < 4 – d_u Tidak ada autokorelasi pada variabel dependen 4 4 – du - < d < 4 -

dl

Autokorelasi kuat, perlu dilakukan perbaikan agar tidak terjadi gejala autokorelasi

5 4 – dl < d Autokorelasi sangat kuat perlu dilakukan perbaikan agar tidak terjadi terjadi autokorelasi

4.6.5 Analisis Regresi Data Panel

Regresi menggunakan data panel artinya prosedur ini digunakan untuk menganalisis data gabungan antara cross section dan time series (Widarjono, 2013:253).

Model persamaan analisis regresi data panel adalah sebagai berikut :

Keterangan :

Y : Nilai prediksi Perubahan Harga Saham α : Konstanta

𝛽_1,2,3 : Koefisien regresi masing-masing variabel independen Y = 𝛼 + 𝛽₁𝑋₁+ 𝛽₂𝑋₂+ 𝛽₃𝑋₃+ 𝜀

𝑋₁ : Return On Assets (ROA) 𝑋₂ : Return On Equity (ROE) 𝑋₃ : Net Profit Margin (NPM) 𝑋₄ : Earning Per Share (EPS)

𝜀 : Variabel pengganggu (disturbince’s error) 4.6.6 Uji Koefisien Determinasi (R²)

Koefisien determinasi (R²) pada intinya bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.

Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai (R²) yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas.

Sesuai dengan pernyataan Imam Ghozali (2013) sebagai berikut:

“Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.”

4.6.7 Pengujian Hipotesis 4.6.7.1 Uji Parsial (Uji t)

Pengujian hipotesis parsial (uji t) digunakan untuk menguji hipotesis secara parsial guna menunjukkan pengaruh tiap variabel dependen. Uji t adalah pengujian koefisien regresi masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen (Ghozali dan Ratmono, 2013:62). Langkah-langkah pengujian dengan uji t yaitu:

a. Menentukan tingkat signifikan sebesar α = 5%

Taraf nyata signifikan 0,05 atau 5% artinya kemungkinan besar hasil penarikan kesimpulan memiliki probabilitas 95% atau toleransi kesalahan 5%.

b. Kriteria pengambilan keputusan

1. H₀ ditolak jika t statistik < 0,05 atau t_hitung > t_tabel

2. H₀ diterima jika t statistik > 0,05 atau t_hitung < t_tabel Nilai t_tabel diperoleh dari: df = n-k

Keterangan:

n: jumlah observasi k: variabel independen 4.6.7.2 Uji Simultan (Uji F)

Uji F merupakan pengujian hubungan regresi secara simultan yang bertujuan untuk mengetahui apakah seluruh variabel independen bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. (Ghozali, 2013).

Hipotesis yang diuji penelitian ini berkaitan dengan ada atau tidaknya pengaruh secara simultan variabel independen mempengaruhi variabel dependen.

Dimana hipotesis nol (H₀), yaitu hipotesis tentang tidak adanya pengaruh, umumnya diformulasikan untuk ditolak. Sedangkan hipotesis (Ha), merupakan hipotesis yang diajukan peneliti dalam penelitian ini. Masing-masing hipotesis dijabarkan sebagai berikut:

H0 : 𝛽₁ = 𝛽₂ ≤ 0, artinya tidak ada pengaruh signifikan secara simultan antara variabel independen yaitu Return on Asset (X1), Return on Equity (X2), Net Profit Margin (X3), Earning Per Share (NPM) terhadap Harga Saham (Y).

H_a : 𝛽₁ ≠ 𝛽₂ ≠ 0, artinya ada pengaruh signifikan secara simultan antara variabel independen yaitu Return on Asset (X1), Return on Equity (X2), Net Profit Margin (X3), Earning Per Share (NPM) terhadap Perubahan Harga Saham (Y).

Langkah-langkah pengujian dengan menggunakan Uji F adalah sebagai berikut:

a. Menentukan tingkat signifikansi sebesar α = 5%

Tingkat signifikansi 0,05 atau 5% artinya kemungkinan besar hasil penarikan kesimpulan memiliki profitabilitas 95% atau toleransi kesalahan 5%

b. Kriteria Pengambilan Keputusan

1. Ho ditolak jika F statistik < 0,05 atau F_hitung < F_tabel

2. Ho tidak berhasil ditolak jika F statistik > 0,05 atau F_hitung <

F_tabel.

Nilai F_tabel didapat dari :

df1 (pembilang) : jumlah variabel independen df₂ (penyebut) : n-k-l

4.6.8 Penetapan Tingkat Signifikansi (α)

Tingkat signifikan (significant level) yang ditetapkan dalam penelitian ini adalah sebesar 5% atau 0,05 karena dinilai cukup untuk menguji hubungan antara variabel-variabel yang diuji atau menunjukan bahwa korelasi antara kedua variabel cukup nyata. Tingkat signifikansi 0,05 artinya adalah kemungkinan besar dari hasil penarikan kesimpulan mempunyai probabilitas 95% atau toleransi kesalahan sebesar 5%.

4.7 Prosedur Penelitian

Prosedur penelitian dapat dilakukan berdasarkan prosedur sebagai berikut:

1. Mengumpulkan data laporan tahunan perusahaan yang menjadi sampel penelitian.

2. Membuat daftar perhitungan return on assets (roa), return on equity (roe), net profit margin (npm), earning per share (eps), dan perubahan harga saham periode 2015-2018.

3. Melakukan pengolahan data dengan Microsoft Excel 2007 dan program Eviews 8.

4. Melakukan analisis hasil pengelolaan data dengan menggunakan analisis statistik yang hasilnya akan digunakan untuk pengujian hipotesis.

5. Menarik kesimpulan berdasarkan analisis.