BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN. Tabel 4.1. Statistik Deskriptif Data Variabel Penelitian. Descriptive Statistics

23  24  Download (0)

Teks penuh

(1)

BAB IV

ANALISIS HASIL PENELITIAN A. Analisis Data Penelitian

1. Statistik Deskriptif Data Penelitian

Berdasarkan hasil dari masing-masing variabel penelitian yang terdiri dari nilai minimum, nilai maksimum, mean dan standar deviasi dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:

Tabel 4.1

Statistik Deskriptif Data Variabel Penelitian Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

PER 52 -9.48 43.22 18.3612 10.73496 CR 52 45.00 2389.26 2.9545E2 351.44843 DER 52 .05 2.74 .6048 .52405 TATO 52 .07 4.11 .8931 .64850 LN_ROA 51 .52 4.27 2.5731 .73117 ROE 52 -5.29 125.81 26.6758 26.34158 Valid N (listwise) 51 Sumber: Output data SPSS 2015 yang diolah Keterangan:

CR : Current Ratio DER : Debt To Equity Ratio TATO : Total Assets Turnover ROA : Return On Assets ROE : Return On Equity

(2)

Dari hasil perhitungan data pada tabel 4.1 menjelaskan bahwa: a. Variabel CR (X1) memiliki nilai terendah adalah 45,00 yaitu PT. Astra

Agro Lestari Tbk pada bulan tahun 2013 dan nilai tertinggi adalah 2.389,26 yaitu PT. Kalbe Farma Tbk pada bulan tahun 2013. Sedangkan rata-rata dari Current Ratio (CR) perusahaan yang terdaftar di JII tahun 2011 sampai bulan Juli tahun 2014 sebesar 2,95 yang memberi arti bahwa rata-rata perusahaan yang terdaftar di JII memiliki perbandingan antara aktiva lancar terhadap kewajiban lancarperusahaan sebesar 2,95.

b. Variabel DER (X2) memiliki nilai terendah adalah0,05 yaitu PT. Kalbe Farma Tbk pada tahun 2013 dan nilai tertinggi adalah 2,74 yaitu PT. Unilever Indonesia pada bulan Juli tahun 2014. Sedangkan rata-rata dari Debt To Equity Ratio (DER) perusahaan yang terdaftar di JII tahun 2011 sampai bulan Juli tahun 2014 sebesar 0,60 yang memberi arti bahwa rata-rata perusahaan yang terdaftar di JII memiliki perbandingan antara total utang terhadap total aktiva perusahaan sebesar 0,60.

c. Variabel TATO (X3) memiliki nilai terendah adalah 0,07 PT. Indo Tambangraya Megah Tbk pada bulan Juli tahun 2014 dan nilai tertinggi adalah4,11 yaitu PT. Unilever Indonesia Tbk pada tahun 2013. Sedangkan rata-rata dari Total Assets Turnover (TATO) perusahaan yang terdaftar di JII tahun 2011 sampai bulan Juli tahun 2014 sebesar 0,8931 yang memberi arti bahwa rata-rata perusahaan yang terdaftar di JII memiliki perbandingan antara penjualan terhadap total aktiva sebesar 0,8931.

d. Variabel ROA (X4) memiliki nilai terendah adalah 0,52 yaitu PT. Vale Indonesia Tbk pada tahun 2013 dan nilai tertinggi adalah 71,51 yaitu PT.

(3)

Unilever Indonesia Tbk pada tahun 2013. Sedangkan rata-rata dari Return On Assets (ROA) perusahaan yang terdaftar di JII tahun 2011 sampai bulan Juli tahun 2014 sebesar 2,57 yang memberi arti bahwa rata-rata perusahaan yang terdaftar di JII memiliki perbandingan antara laba bersih terhadap aset perusahaan sebesar 2,57.

e. Variabel ROE (X5) memiliki nilai terendah adalah -5,29 yaitu PT. Aneka Tambang (Persero) Tbk pada bulan Juli tahun 2014 dan nilai tertinggi adalah 125.81 yaitu PT. Unilever Indonesia Tbk pada bulan Juli tahun 2014. Sedangkan rata-rata dari Return On Equity (ROE) perusahaan yang terdaftar di JII tahun 2011 sampai bulan Juli tahun 2014 sebesar 26,67 yang memberi arti bahwa rata-rata perusahaan yang terdaftar di JII memiliki perbandingan antara laba bersih setelah pajak terhadap ekuitas perusahaan sebesar 26,67.

f. Variabel PER (Y) memiliki nilai terendah adalah -9,48 yaitu PT. Aneka Tambang (Persero) Tbk pada bulan Juli tahun 2014 dan nilai tertinggi adalah 43,22 yaitu PT. Vale Indonesia Tbk pada bulan Juli tahun 2014. Sedangkan rata-rata dari Price Earning Ratio (PER) perusahaan yang terdaftar di JII tahun 2011 sampai bulan Juli tahun 2014 sebesar 18,36 yang memberi arti bahwa rata-rata perusahaan yang terdaftar di JII memiliki perbandingan antara laba per lembar saham terhadap harga per lembar saham sebesar 18, 36.

(4)

2. Hasil Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas

1) Analisis Grafik

Uji normalitas digunakan untuk membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal, dan uji ini dilakukan dengan cara melihat grafik histogram. Selain itu, metode lain dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Jika data penyebaran disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka regresi memenuhi asumsi normalitas. Namun, jika data menyebar dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.1

Hasil pengujian normalitas data dengan menggunakan grafik histogram dan normal probability plot dapat dilihat pada gambar 4.2 dan 4.3 berikut ini:

1Dyah Nanda Yani, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Deviden Payout Ratio pada Perusahaan Manufaktur Di Bursa efek Indonesia aperiode 2005-2007” (

Semarang: Skripsi Manajemen Ekonomi, Universitas Diponegoro 2010), hlm. 55 - diunduh tanggal 11 September 2014.

(5)

Gambar 4.2 Grafik Histogram – PER

Sumber: Output data SPSS, 2015 yang diolah

Dapat dilihat bahwa gambar grafik histogram diatas membentuk garis simetris yang menandakan distribusi data normal.

Gambar 4.3

(6)

Pada gambar 4.3 grafik normal probability plot untuk uji regresi dengan variabel dependen Price Earning Ratio (PER), terlihat bahwa titik-titik menyebar berhimpit di sekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Dari histogram dan grafik tersebut maka dapat dinyatakan bahwa model regresi pada penelitian ini memenuhi asumsi normalitas.

2) Uji Kolmogorov-Smirnov

Uji statistik lain yang dapat digunakan untuk menguji normalitasresidual adalah uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S). Untuk menentukan data dengan uji Kolmogorof-Smirnov, nilai signifikansi harus diatas 5%. Hasil uji statistik Kolmogorof-Smirnov (K-S) dapat dilihat dalam tabel 4.4 di bawah ini:

Tabel 4.4

Hasil Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov (K-S)

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardiz ed Residual

N 52

Normal Parametersa Mean .0000000

Std. Deviation 9.43224084 Most Extreme Differences Absolute .137 Positive .137 Negative -.099 Kolmogorov-Smirnov Z .991

Asymp. Sig. (2-tailed) .279

a. Test distribution is Normal. Sumber: Output data SPSS 2015 yang diolah

(7)

Dari hasil table 4.4 dapat dilihat bahwa nilai Kolmogorov-Smirnov (K-S) sebesar 0,991 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,279. Karena nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka residual terdistribusi normal.

3) Uji multikolinieritas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi adalah dengan melihat nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Nilai yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai toleransi < 0,10 atau sama dengan nilai VIF > 10.

Hasil analisis multikolinieritas selengkapnya dapat dilihat pada tabel 4.5 di bawah ini:

Tabel 4.5

Hasil Uji Multikolinearitas–PER Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) CR .813 1.229 DER .263 3.802 TATO .250 3.993 LN_ROA .327 3.061 ROE .104 9.650

a. Dependent Variable: PER

(8)

Dari tabel 4.5 dapat dilihat hasil perhitungan dari nilai VIF di mana untuk variabel CR sebesar 1,229 variabel DER sebesar 3,802, variabel TATO sebesar 3,993, variabel ROA sebesar 3,061 dan variabel ROE sebesar 9,650. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat variabel bebas yang nilainya lebih dari 10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinieritas antar variabel bebas dalam model regresi.

4) Uji Heteroskedasitas

Uji Heteroskedasitas dilakukan untuk menentukan heteroskedastisitas juga dapat menggunakan grafik scatterplot, titik -titik yang terbentuk harus menyebar secara acak, tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y, bila kondisi ini terpenuhi maka tidak terjadi heteroskedastisitas dan model regresi layak digunakan.2 Hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan grafik scatterplot di tunjukan pada gambar 4.6 dibawah ini:

2Bagus Laksono, “Analisis Pengaruh Return On Asset, Sales Growth, Asset Growth, Cash Flow dan Likuiditas terhadap Dividend Payout Ratio” (Semarang: Tesis Magister

(9)

Gambar 4.6

Digram Scatter Plot–PER

Sumber: Output SPSS, 2015 yang telah diolah

Dari gambar 4.6 dapat terlihat bahwa titik - titik menyebar secara acak baik di atas maupun di bawah nol pada sumbu Y dan tidak membentuk suatu pola tertentu. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.

5) Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi merupakan korelasi antara anggota observasi yang disusun menurut urutan waktu.3Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka ada masalah autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari

3

Suryadi dan Purwanto, “Statistika untuk Ekonomi dan Keuangan Modern”, (Jakrta: Salemba Empat, 2004), hlm. 529.

(10)

autokorelasi. Penyimpangan autokorelasi dalam penelitian ini diuji dengan uji durbin-watson (DW-test). Hasil regresi dengan level of significance 0,05 (α = 0,05) dengan jumlah variabel bebas (k = 5) dan banyaknya data (n = 51). Dalam penelitian ini uji autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson (DW-test) sebagai berikut:

Tabel 4.7 Uji Durbin Watson4

Hasil Perhitungan Klasifikasi

Kurang dari 1,1 Ada autokorelasi

1,1 hingga 1,54 Tanpa kesimpulan

1,55 hingga 2,46 Tidak ada autokorelasi

2,46 hingga 2,9 Tanpa kesimpulan

Lebih dari 2,9 Ada autokorelasi

Dan besarnya angka durbin-watson ditunjukkan pada tabel 4.8 sebagai berikut:

Tabel 4.8

Hasil Uji Autokorelasi - PER Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .669a .448 .386 7.90205 2.325

a. Predictors: (Constant), CR, DER, TATO, ROE, N_ROA, b. Dependent Variable: PER

Sumber: Output SPSS, 2015 yang telah diolah

Berdasarkan hasil hitung Durbin Watson sebesar 2,325; sedangkan dalam tabel DW untuk “k” = 5 dan N = 51 besarnya DW-tabel: dl

4

Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS 19, (Semarang: BPUD, 2011), hlm. 160

(11)

(batas bawah) = 1,3431dan du (batas atas) = 1,7701. Sehingga nilai 4– du = 4–1,7701 = 2,2238 dan 4–dl = 4–1,3431= 2,6569. Yang mana hasil hitung DW-test sebesar 2,325 terletak antara 2,2238 hingga 2,6569. Maka dalam hal ini dapat dinyatakan bahwa tidak ada autokorelasi autokorelasi pada model regresi ini.

3. Hasil Pengujian Hipotesis

a. Uji Analisis Regresi Linier Berganda

Berdasarkan hasil output SPSS nampak bahwa pengaruh secara bersama-sama enam variabel independen tersebut (CR, DER, TATO, ROA dan ROE) terhadap variabel dependen (PER) seperti ditunjukkan pada tabel 4.9 sebagai berikut :

Tabel 4.9

Hasil Uji Regresi Linier Berganda Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 37.390 6.284 5.950 .000 CR .006 .003 .223 1.815 .076 DER -1.310 4.119 -.069 -.318 .752 TATO 4.386 3.450 .281 1.271 .210 LN_ROA -12.355 2.674 -.896 -4.620 .000 ROE .301 .132 .783 2.276 .028

a. Dependent Variable: PER

Sumber: Output SPSS, 2015 yang telah diolah

Berdasarkan hasil pengujian dengan metode regresi linier berganda untuk menguji pengaruh variable-variabel independen (CR, DER, TATO,

(12)

ROA dan ROE) terhadap variabel dependen (PER) maka dapat disusun sebuah persamaan sebagai berikut :

Y = 37,390 + 0,006 CR – 1,310 DER + 4,386 TATO – 12,355 LN_ROA + 0,301 ROE

Hasil tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut :

1) Koefisien regresi Current Ratio (CR) adalah sebesar 0,006 yang berarti bahwa setiap peningkatan CR sebesar 1% akan menaikkan PER sebesar 0,006% dengan asumsi variabel lain konstan. Dengan demikian, semakin tinggi CR maka semakin tinggi PER adalah tidak sesuai dengan teori.

2) Koefisien regresi Debt to Equity Ratio (DER) adalah sebesar -1,310 yangberarti bahwa setiap peningkatan DER sebesar 1% akan menurunkan PER sebesar 1,310 % dengan asumsi variabel lain konstan. Dengan demikian, semakin tinggi DER maka semakin turunPER adalah sesuai dengan teori.

3) Koefisien regresi Total Assets Turnover (TATO) adalah sebesar 4,386 yang berarti bahwa setiap peningkatan TATO sebesar 1% akan meningkatkan PER sebesar 4,386% dengan asumsi variabel lain konstan. Dengan demikian, semakin tinggi TATO maka semakin tinggi PER adalah sesuai dengan teori.

4) Koefisien regresi Return On Assets (ROA) adalah sebesar -12,355 yang berarti bahwa setiap peningkatan ROA sebesar 1% akan menurunkan 12,355% PER dengan asumsi variabel lain konstan. Dengan demikian,

(13)

semakin tinggi ROA maka semakin tinggi PER adalah tidak sesuai dengan teori.

5) Koefisien regresi Return On Equity (ROE) adalah sebesar 0,301 yang berarti bahwa setiap peningkatan ROE sebesar 1% akan meningkatkan 0,301% PER dengan asumsi variabel lain konstan. Dengan demikian, semakin tinggi ROE maka semakin tinggi PER adalahsesuai dengan teori.

b. Uji t (Parsial)

Uji t bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh satu variabel indipenden terhadap variabel dependen (secara parsial) dengan menganggap variabel independen yang lain konstan.5 Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai signifikansi t yang ditunjukkan oleh Sig dari t pada Tabel 4.10 dengan tingkat signifikansi yang diambil, dalam hal ini 0,05. Jika nilai Sig dari t < 0,05 maka variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen.

5Epri Ayu Hapsari, “Analisis Rasio Keuangan untuk Memprediksi Pertumbuhan Laba” (Semarang: Tesis Magister Manajemen, 2007), hlm. 78. -http: //undip.ac.id-diunduh

(14)

Tabel 4.10

Hasil Uji Hipotesis Parsial (Uji t) Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 37.390 6.284 5.950 .000 CR .006 .003 .223 1.815 .076 DER -1.310 4.119 -.069 -.318 .752 TATO 4.386 3.450 .281 1.271 .210 LN_ROA -12.355 2.674 -.896 -4.620 .000 ROE .301 .132 .783 2.276 .028

a. Dependent Variable: PER

Sumber: Output SPSS, 2015 yang telah diolah

H0: variabel independen secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.

Ha: variabel independen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen

1. Pengujian Hipotesis Pertama (Ha1)

Dari tabel 4.10 hasil perhitungan secara parsial,variabel CR berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap variabel PER, yang ditunjukkan dengan besarnya thitung yaitu 1,815 dengan tingkat signifikansi yang lebih besar dari 0,05 yaitu 0,076.

Dan dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa CR berpengaruh positif terhadap PER. Hal tersebut menandakan bahwa H01 ditolak dan Ha1 diterima.

(15)

2. Pengujian Hipotesis Kedua (Ha2)

Dari tabel 4.10 hasil perhitungan secara parsial Variabel DER berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap variabel PER, yang ditunjukkan dengan besarnya thitung yaitu -0,318 dan tingkat signifikansi yang lebih besar dari 0,05 yaitu 0,752. Dan dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa DER berpengaruh negatif terhadap PER.Hal tersebut menandakan bahwa H02 diterima dan Ha2 ditolak. 3. Pengujian Hipotesis Ketiga (Ha3)

Dari tabel 4.10 hasil perhitungan secara Variabel TATO berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap variabel PER, yang ditunjukkan dengan besarnya thitungyaitu 1.271 dan tingkat signifikansi lebih dari 0,05 yaitu 0,210. Dan dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa TATO berpengaruh positif terhadap PER. Hal tersebut menandakan bahwa H03ditolak dan Ha3diterima.

4. Pengujian Hipotesis Keempat (Ha4)

Dari tabel 4.11 hasil perhitungan secara parsial Variabel ROA berpengaruh negatif dan signifikan terhadap variabel PER, yang ditunjukkan dengan besarnya thitung yaitu –4,620 dan tingkat signifikansi kurang dari 0,05 yaitu 0,000. Dan dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa ROA berpengaruh negatif terhadap PER. Hal tersebut menandakan bahwa H04diterima dan Ha4ditolak.

5. Pengujian Hipotesis Kelima (Ha5)

Dari tabel 4.11 hasil perhitungan secara parsial Variabel ROE berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel PER yang

(16)

ditunjukkan dengan besarnya thitung yaitu 2,276 dan tingkat signifikansi kurang dari 0,05 yaitu 0,028. Dan dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa ROE berpengaruh positif terhadap PER. Hal tersebut menandakan bahwa H05ditolak dan Ha5diterima.

c. Uji F (Simultan)

Uji F dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh antara variabel indipenden dan variabel dependen secara bersama-sama (simultan) yaitu lima variabel independen yaitu CR, DER, TATO, ROA dan ROE terhadap PER seperti ditunjukkan pada tabel 4.11 sebagai berikut:

Tabel 4.11

Hasil Uji Hipotesis Simultan (Uji F) ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 2276.968 5 455.394 7.293 .000a

Residual 2809.909 45 62.442

Total 5086.877 50

a. Predictors: (Constant), ROE, CR, LN_ROA, DER, TATO b. Dependent Variable: PER

Sumber: Output SPSS, 2015 yang telah diolah

Berdasarkan hasil analisis regresi dapat diketahui bahwa ke lima variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap PER. Hal ini dapat dibuktikan dari nilai F sebesar 0,000 yang lebih kecil dari tingkat signifikasinya yakni sebesar 0,05.

(17)

d. Uji Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi atau adjusted R2 merupakan kemampuan prediksi dari keenam variabel independen (CR, DER, TATO, ROA, ROE) terhadap variabel dependen (PER).

Tabel 4.12 Koefisien Determinasi-PER Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .669a .448 .386 7.90205

a. Predictors: (Constant), ROE, CR, LN_ROA, DER, TATO b. Dependent Variable: PER

Sumber: Output SPSS, 2014 yang telah diolah

Pada tabel 4.12, nilai koefisien determinasi (Adjusted R2) sebesar 0,386 atau 38,6%. Hal ini berarti hanya 38,6% variasi perubahan PER yang dapat dijelaskan oleh variasi dari ke lima variabel bebas yaitu: CR, DER, TATO, ROA dan ROE sedangkan sisanya sebesar 61,4% dijelaskan oleh sebab–sebab lain diluar model penelitian ini.

B. Pembahasan HasilPenelitian

Pada bagian ini peneliti akan memaparkan pembahasan mengenai hasil analisis yang telah dilakukan.

1. Analisis Pengaruh CR terhadap PER

Dari hasil pembahasan di atas, maka diperoleh kesimpulan bahwa Current Ratio (CR) secara parsialberpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap Price Earning Ratio (PER) yang ditunjukkan dengan besarnya thitung yakni 1,815 dan tingkat signifikansi yang lebih besar dari 0,05 yaitu 0,076, dengan

(18)

koefisien regresi sebesar 0,006 sehingga dapat diketahui bahwa H01ditolak dan Ha1diterima.

Maka dari hasil koefisien regresi tersebut menjelaskan bahwa Current Ratio mempunyai pengaruh yang kecil terhadap Price Earning Ratio dan tanda positif menerangkan bahwa pada periode penelitian (tahun 2011–Juli 2014) aktiva lancar perusahaan dinilai oleh investor sudah digunakan untuk aktivitas perusahaan. Sehingga hal ini dapat meningkatkan laba yang akan diperoleh perusahaan.

Dengan demikian, semakin tinggi CR maka semakin tinggi PER adalah sesuai dengan teorinya. Dan di mana hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian oleh FX Heri Purwanto (2002) dan Meygawan Nurseto Aji dan Irene Rini Demi Pangestuti (2012) yang menyimpulkan bahwa secara parsial variabel CRtidak berpengaruh terhadap PER. Berbeda dengan penelitian dari MG Sukamdiani, M. Reeza Pramadika dan Sheila Mara Melati, yang menyimpulkan bahwa secara parsial variabel CR berpengaruh positif terhadap PER.

2. Analisis Pengaruh DER terhadap PER

Dari hasil pembahasan di atas, maka diperoleh kesimpulan bahwa variabel DER berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap variabel PER yang ditunjukkan dengan besarnya thitung yakni -0,318 dan tingkat signifikansi yang lebih besar dari 0,05 yaitu 0,752, dengan koefisien regresi sebesar -1,310.

Dari hasil koefisien ragresi tersebut menjelaskan bahwa Debt to Equity Ratio mempunyai pengaruh yang kecil terhadap Price Earning Ratio dan tanda negatif menerangkan bahwa periode penelitian (tahun 2011–Juli 2014) pada

(19)

perusahaan–perusahaan yang terdaftar di JII lebih banyak memanfaatkan modal sendiri dalam membiayai aktivitas perusahaan, sehingga hal ini mengurangi biaya bunga dari hutangnya. Keadaan ini menyebabkan kenaikan dari Price Earning Ratio saham tersebut.

Sehingga dapat diketahui bahwa H01 diterima dan Ha1 ditolak. Dengan demikian, semakin tinggi Debt to Equity Ratio (DER) maka Price Earning Ratio (PER) perusahaan juga semakin menurun adalah sesuai dengan teorinya.

Dari kesimpulan penelitian diatas sejalan dengan penelitiannya Meygawan Nurseto Aji dan Irene Rini Demi Pangestuti (2012), yang menyimpulkan bahwa pada variabel Debt To Equtiy Ratio berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap PER.

Namun berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh FX Heri Purwanto (2002) bahwasanya variabel Debt to Equity Ratio berpengaruh positif terhadap variabel PER. Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Sheila Mara Melati (2011), yang mana variabel Debt to Equity Ratio berpengaruh positif dan signifikan terhadap PER. Dan penelitian yang dilakukan oleh Lia Muliawati (2013), yang menyimpulkan bahwa Debt to Equity Ratio (DER) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Price Earning Ratio (PER).

3. Analisis Pengaruh TATO terhadap PER

Dari hasil pembahasan di atas, maka diperoleh kesimpulan bahwa variabel TATO berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap variabel PER yang ditunjukkan dengan besarnya thitung yakni 1,271 dan tingkat signifikansi yang kurang dari 0,05 yaitu 0,210, dengan koefisien regresi sebesar 4,386.

(20)

Dari hasil koefisien regresi di atas menjelaskan bahwa Total Assets Turnover mempunyai pengaruh yang cukup besar terhadap Price Earning Ratio, dan tanda positif menerangkan bahwa periode penelitian (2011–Juli 2014) perusahaan–perusahaan yang terdaftar di JII yang mana nilai Total Assets Turnover yang tinggi mengindikasikan bahwa kinerja perusahaan membaik karena efektifitas perusahaan menggunakan aktiva untuk memperoleh penjualan meningkat. Sehingga mempengaruhi perolehan laba perusahaan dimasa mendatang yang berpengaruh juga terhadap perubahan nilai Price Earning Ratio perusahaan.

Sehingga dapat diketahui bahwa H01 ditolak dan Ha1 diterima. Dengan demikian, semakin tinggi Total Asset Turnover maka Price Earning Ratio(PER) perusahaan juga semakin tinggi adalah sesuai dengan teorinya.

Sama halnya denganpenelitian yang dilakukan oleh MG. Sukamdiani (2007), yang menyimpulkan bahwa Total Asset Turnover mempunyai pengaruh positif terhadap PER. Dan juga penlitiannya Sheila Mara Melati (2011), di mana variabel Total Asset Turnover berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap PER.

Berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Harry Chandra Pambangun (2001) yang menyimpulkan bahwa variabel Total Assets Turnover mempunyai pengaruh negatif dan signifikan terhadap PER.

4. Analisis Pengaruh ROA terhadap PER

Dari hasil pembahasan di atas, maka diperoleh kesimpulan bahwa variabel ROAberpengaruh negatif dan signifikan terhadap variabel PER yang

(21)

ditunjukkan dengan besarnya thitung yakni -4,620 dan tingkat signifikansi yang kurang dari 0,05 yaitu 0,000, dengan koefisien regresi sebesar -12,355.

Dari hasil koefisien regresi di atas menjelaskan bahwa Return On Assets mempunyai pengaruh yang kecil terhadap Price Earning Ratio, dan tanda negatif menerangkan bahwa periode penelitian (2011–Juli 2014) pada perusahaan–perusahaan yang terdaftar di JII menunjukkan bahwa dari total aktiva yang dipergunakan untuk operasional perusahaan tidak mampu memberikan laba bagi perusahaan atau dengan kata lain perusahaan mengalami kerugian . Sebaliknya jika Return On Assets positif menunjukkan bahwa total aktivayang dipergunakan mampu memberikan keuntungan.

Sehingga dapat diketahui bahwa H01 diterima dan Ha1 ditolak. Dengan demikian, semakin tinggi Return On Assets maka Price Earning Ratio (PER) perusahaan juga semakin tinggi adalah tidak sesuai dengan teorinya.

Penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh MG. Sukamdiani (2007), yang mana variabel Return on Assets tidak berpengaruh signifikan dan mempunyai pengaruh negatif terhadap PER.

5. Analisis Pengaruh ROE terhadap PER

Dari hasil pembahasan di atas, maka diperoleh bahwa secara parsial variabel ROE berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel PER yang ditunjukkan dengan besarnya thitung yakni 2,276 dan tingkat signifikansi yang kurang dari 0,05 yaitu 0,028, dengan koefisien regresi sebesar 0,301.

Dari hasil koefisien regresi di atas menjelaskan bahwa Return On Equity mempunyai pengaruh yang cukup besar terhadap Price Earning Ratio, dan tanda positif menerangkan bahwa periode penelitian (tahun 2011 – Juli 2014)

(22)

pada perusahaan–perusahaan yang terdaftar di JII yang mana menunjukkan bahwa investor dalam menanamkan modalnya sangat memperhatikan keuntungan yang diperolehnya, oleh karena itu income yang dihasilkan oleh perusahaan akan direspon dengan baik oleh investor.

Maka hasil analisis dapat disimpulkan bahwa ROE berpengaruh positif terhadap PER. Hal tersebut menandakan bahwa H01 ditolak dan Ha1 diterima. Dengan demikian, semakin tinggi Return On Equity maka Price Earning Ratio (PER) perusahaan juga semakin tinggi adalah sesuai dengan teorinya.

Dan penelitian di atas sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Ary Saptono (2002) dan FX Heri Purwanto (2002) yang menyimpulkan bahwa variabel Return On Equity berpengaruh positif terhadap PER. Berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Meygawan Nurseto Aji dan Irene Rini Demi Pangestuti (2012) dan Lia Muliawati (2013), yang menyimpulkan bahwa variabel Return On Equity berpengaruh negatif terhadap PER.

6. Analisis Pengaruh CR, DER, TATO, ROA dan ROE terhadap PER

Dari hasil pembahasan uji F di atas, maka diperoleh kesimpulan bahwa secara simultan CR, DER, TATO, ROA dan ROEberpengaruh signifikan terhadap PER. Hal ini dapat dibuktikan nilai signifikansi dibawah 0,05 (0,000 < 0,05). Maka investor dapat menggunakan variabel-variabel ini secara simultan dalam memprediksinya.

Dari hasil penelitian diatas, dapat dilihat bahwa rasio-rasio keuangan terutama CR, DER, TATO, ROA dan ROE dapat digunakan untuk mengestimasi harga penilaian saham. Dari rasio - rasio keuangan, kita mengetahui kinerja perusahaan yang merupakan gambaran dari pencapaian

(23)

keberhasilan perusahaan yang dapat diartikan sebagai hasil yang telah dicapai perusahaan terutama dalam menghasilkan laba.

Figur

Gambar 4.2 Grafik Histogram – PER

Gambar 4.2

Grafik Histogram – PER p.5
Tabel 4.7 Uji Durbin Watson 4 Hasil Perhitungan Klasifikasi

Tabel 4.7

Uji Durbin Watson 4 Hasil Perhitungan Klasifikasi p.10
Tabel 4.12 Koefisien Determinasi-PER                                                   Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std

Tabel 4.12

Koefisien Determinasi-PER Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std p.17

Referensi

Memperbarui...

Pindai kode QR dengan aplikasi 1PDF
untuk diunduh sekarang

Instal aplikasi 1PDF di