BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.7. Pengujian Hipotesis
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen Ghozali, (2009). Uji ini menunjukkan seberapa jauh pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen.
Bentuk pengujiannya adalah : Ho : β i = 0
Ha : β i ≠ 0 i = 1,2,3.
Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan probabilitas (signifikansi) masing- masing koefisien regresi dengan signifikansi sebesar 5%. Kriteria pengujiannya sebagai berikut :
Jika probabilitas (signifikansi) ≤ 5% (α) maka Ho ditolak dan menerima Ha Jika probabilitas (signifikansi) > 5% (α) maka Ho tidak dapat ditolak 3.7.2. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (𝑅2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.Nilai 𝑅2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel-variabel dependen sangat terbatas.Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen Ghozali, (2009).
Nilai koefisien regresi terletak diantara 0 dan 1. Nilai R2 mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel dependen Y dapat diterangkan oleh variabel Independen X. Jika Nilai R2= 0, artinya variasi dari Y tidak dapat diterangkan oleh X sama sekali. Sementara bila R2= 1, artinya variasi dari Y secara keseluruhan dapat diterangkan oleh X.
Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R2 pasti meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen.Berhubung penelitian ini menggunakan lebih dari dua variabel independen, maka digunakan alternatif lain yaitu nilai adjusted R2. Adjusted R2 disesuaikan dengan jumlah variabel independen dan mengevaluasi mana model regresi terbaik. Tidak seperti R2, nilai adjusted R2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model.
Dalam kenyataan nilai adjusted R2 dapat bernilai negatif, walaupun yang dikehendaki harus bernilai positif. Menurut Gujarati (2003) jika dalam uji empiris didapat nilai adjusted R2 negatif, maka nilai adjusted R2 dianggap bernilai nol. Secara matematis jika nilai R2 = 1, maka adjusted R2 = R2 = 1 sedangkan jika nilaiR2 = 0, maka adjusted R2= (1 - k)/(n - k). Jika k > 1, maka adjusted R2akan bernilai negative.
Nilai adjusted R2 berkisar 0 sampai 1 berarti kuat kemampuan variabel independen dapat menjelaskan fluktuasi variabel dependen. Sebaliknya jika adjusted R2 semakin mendekati 0 berarti semakin lemah kemampuan variabel independen menjelaskan fluktuasi variabel dependen Widarjono, (2009)
Rumus R2 sebagai berikut : 𝑅2 = 𝑅𝑆𝑆
𝑇𝑆𝑆= 𝛽12∑𝑥2
∑𝑦2 Dimana :
R2 = Nilai Koefisien determinasi
RSS = Residual Sum Square TSS = Total Sum Square
Rumus adjusted R2 sebagai berikut:
adjusted R−Square(𝑅�2) = (1− 𝑅2)𝑁 −1 𝑁 − 𝑘 Dimana :
N = banyaknya observasi K = banyak variabel (bebas dan terikat)
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1. Gambaran Umum Objek Penelitian
Pasar modal merupakan tempat yang mempertemukan pihak yang memiliki kelebihan dana (surplus unit) dengan pihak yang kekurangan dana (deficit unit). Pasar modal
merupakan tempat dimana surat berharga saham diperjual-belikan. Di pasar modal indonesia, Bursa Efek Indonesia (BEI) merupakan tempat yang memfasilitasi kegiatan-kegiatan efek tersebut. Objek yang digunakan di dalam penelitian ini adalah perusahaan properti dan real estate yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2012-2015 yang selalu aktif
diperdagangkan dan mempublikasikan laporan keuangannya selama periode pengamatan.
Berdasarkan perusahaan yang ada dan kriteria pemilihan sampel yang ditetapkan, maka diperoleh sebanyak 31 perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini. Perusahaan yang termasuk dalam sampel adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1 Sampel Perusahaan
No Kode Perusahaan Nama Perusahaan
1 ASRI Alam Sutera Reality Tbk
2 BAPA Bekasi Asri Pemula Tbk
3 BIPP Bhuawantala Indah Permai Tbk
4 BKDP Bukit Darmo Property Tbk
5 BKSL Sentul City Tbk
6 BSDE Bumi Serpong Damai Tbk
7 COWL Cowell Development Tbk
8 CTRA Ciputra Development Tbk
9 CTRP Ciputra Property Tbk
10 CTRS Ciputra Surya Tbk
11 DART Duta Anggada Realty Tbk
12 DILD Intiland Development Tbk
13 DUTI Duta Pertiwi Tbk
14 FMII Fortune Mate Indonesia Tbk
15 GMTD Goa Makassar Tourism Development Tbk
16 GPRA Perdana Gapura Prima Tbk
17 JRPT Jaya Real Property Tbk
18 KIJA Kawasan Industri Jababeka Tbk
19 LAMI Lamicitra Nusantara Tbk
20 LPCK Lippo Cikarang Tbk
21 LPKR Lippo Karawaci Tbk
22 MDLN Modernland Realty Tbk
23 MTSM Metro Realty Tbk
24 MORE Indonesia Prima Property Tbk
25 PLIN Plaza Indonesia Realty Tbk
26 PUDP Pudjiati Prestige Tbk
27 PWON Pakuwon Jati Tbk
28 RBMS Rista Bintang Mahkota Sejati Tbk
29 SCBD Dadanayasa Arthatama Tbk
30 SMDM Suryamas Duta Makmur Tbk
31 SMRA Summarecon Agung Tbk
Sumber: Diolah Penulis
Informasi pada tabel 4.1 adalah perusahaan-perusahaan sektor properti dan real estate di BEI yang menjadi objek di dalam penelitian ini. Dengan total objek penelitian sebanyak 31
perusahaan dan periode pengamatan penelitian yaitu sejak tahun 2012 sampai tahun 2015, sehingga didapatkan total observasi dengan jumlah 124 observasi.
Berkaitan dengan hasil uji normalitas pada saat dilakukan regresi atas seluruh observasi tersebut menunjukkan yaitu hasil residual yang tidak berdistribusi normal. Karena itu penulis melakukan outlier pada beberapa observasi. Outlier dilakukan dengan
menghilangkan beberapa tahun observasi perusahaan yang memiliki data-data dengan nilai ekstrim. Berikut merupakan daftar observasi yang dijadikan outlier di dalam penelitian, yaitu:
Tabel 4.2 Daftar perusahaan yang di outlier
No Kode Perusahaan Tahun Observasi
1 BIPP 2012
2 BKDP 2012, 2013, 2015
3 BKSL 2014
4 COWL 2015
5 MDLN 2013
6 MTSM 2013, 2014,2015
7 OMRE 2013, 2015
8 PWON 2014
9 RBMS 2013, 2015
10 SCBD 2013
Sumber: Data diolah penulis
4.2. Analisis Hasil Penelitian 4.2.1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif berisikan informasi mengenai jumlah sampel yang digunakan, nilai rata-rata, nilai minimum, nilai maksimum, dan standar deviasi masing-masing variabel independen dan dependen.
Tabel 4.3 Statistik Deskriptif
Harga Saham ROE EPS PDB Inflasi
Mean 6,311892 11,57341 3,748505 5,361700 6,093000 Median 6,290883 10,44000 3,812759 5,290000 4,300000 Maximum 9,020000 27,84000 7,090000 6,030000 8,400000 Minimum 3,912023 0,940000 0,058269 4,790000 3,400000 Std. Dev. 1,199678 7,016877 1,308373 0,490755 2,295461
Sumber: Hasil Output Eviews
Dari tabel 4.3 dapat di lihat bahwa untuk nilai rata-rata dari variabel harga saham pada perusahaan yang termasuk sektor properti dan real estate periode 2012-2015 adalah sebesar 6,311892 atau sebesar Rp.551,1. Sedangkan harga saham tertinggi sebesar 9,020000 atau sebesar Rp.8.300 yang dicapai oleh Gowa Makasar Tourism Development Tbk. pada tahun 2013 dan harga saham terendah 3,912023 atau sebesar Rp.50 dimiliki oleh Bekasi Asri Pemula Tbk. pada tahun 2014. Sedangkan standar deviasi harga saham untuk sektor properti dan real estate periode 2012-2015 adalah 1,199678 yang berarti lebih kecil dari nilai mean, yang artinya data di dalam variabel terdistribusi baik.
Rata-rata variabel Return On Equity (ROE) pada perusahaan yang termasuk sektor properti dan real estate periode 2012-2015 adalah sebesar 11,57341 dimana ROE tertinggi sebesar 27,84000 dicapai oleh Lamicitra Nusantara Tbk. pada tahun 2015 dan ROE terendah sebesar 0,940000 terjadi pada Sentul City Tbk. pada tahun 2015. Sedangkan standar diviasi ROE untuk sektor properti dan real estate periode 2012-2015 adalah 7,016877 yang berarti lebih kecil dari nilai mean, yang artinya data di dalam variabel terdistribusi baik.
Rata-rata variabel Earning Per Share (EPS) pada perusahaan yang termasuk sektor properti dan real estate periode 2012-2015 adalah sebesar 3,748505 dimana EPS tertinggi sebesar 7,090000 yang dicapai oleh Gowa Makasar Tourism Development Tbk. pada tahun
2014 dan EPS terendah sebesar 0,058269 terjadi pada Bukit Darmo Properti Tbk. pada tahun 2014. Sedangkan standar deviasi EPS untuk sektor properti dan real estate periode 2012- 2015 adalah 1,308373 yang berarti lebih kecil dari nilai mean, yang artinya data di dalam variabel terdistribusi baik.
Rata-rata varibel Produk Domestik Bruto (PDB) selama periode 2012-2015 adalah sebesar 5,361700 dimana PDB tertinggi sebesar 6,030000 pada tahun 2012 dan PDB terendah sebesar 4,790000 pada tahun 2015. Sedangkan standar deviasi PDB pada periode 2012-2015 adalah sebesar 0,490755 yang berarti lebih kecil dari nilai mean, yang artinya data di dalam variabel terdistribusi baik.
Rata-rata variabel inflasi selama periode 2012-2015 adalah sebesar 6,093000 dimana inflasi tertinggi sebesar 8,400000 pada tahun 2014 dan inflasi terendah sebesar 3,400000 pada tahun 2015. Sedangkan standar deviasi inflasi pada periode 2012-2015 adalah sebesar 2,295461 yang berarti lebih kecil dari nilai mean, yang artinya data di dalam variabel terdistribusi baik.
4.2.2. Penentuan Model Regresi Data Panel
Sebelum melakukan regresi pada data panel, terlebih dahulu perlu dilakukan penentuan jenis model estimasi yang akan digunakan untuk melakukan regresi dengan data panel. Terdapat tiga jenis pendekatan common effect, fixed effect dan random effect. Tahapan menentukan jenis estimasi yang akan digunakan pertama kali yaitu dengan melakukan uji Chow. Uji Chow dilakukan bertujuan untuk dapat menentukan jenis pendekatan common effect atau fixed effect, jika tidak ditemukan tingkat probabilitas sesuai dengan ketentuan maka selanjutnya akan dilakukan uji Hausman untuk menentukan apakah jenis pendekatan yang akan digunakan yaitu berupa random effect atau fixed effect.
Tabel 4.4 Hasil Uji Chow
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 8.788.327 -28,67 0,0000 Cross-section Chi-
square 154.174.431 28 0,
0000 Sumber: Hasil Output Eviews
Berdasrkan tabel 4.4 dapat dilihat bahwa nilai probability dari Cross-section F yang dihasilkan adalah sebesar 0,0000 yang nilainya lebih kecil dari 0,05 maka Ho ditolak. Dengan ditolaknya Ho, maka pengujian model yang digunakan adalah fixed effect. Bila Ho diterima, maka pengujian model data panel hanya berhenti sampai Chow test dengan demikian model common effect akan digunakan. Dikarenakan nilai Chi Square < 0,05 yang artinya Ho ditolak, maka pengujian tidak hanya sampai uji Chow namun pengujian berlanjut pada uji Hausman.
Uji Hausman bertujuan untuk menentukan model mana yang paling sesuai antara fixed effect atau random effect. Bila nilai statistik Hausman lebih besar daripada nilai Chi- Square (𝜒) dengan derajat bebas k (jumlah independen variabel), atau nilai probabilitas uji Hausman <0,05 maka dapat disimpulkan Ho ditolak. Atau dapat disimpulkan model yang terpilih dalam penelitian ini adalah model fixed effect. Tabel berikut merupakan hasil uji Hausman.
Tabel 4.5 Hasil Uji Hausman
Test Summary Chi-Sq.
Statistic
Chi-Sq.
d.f. Prob.
Cross-section random 9.122.830 4 0,0581 Sumber: Hasil Output Eviews
Hasil pengujian uji Hausman di tabel 4.5, menunjukkan nilai probabilitas dari baris cross-section random sebesar 0,0581, yang dimana Ho akan diterima jika probabilitas >0,05.
Maka berdasarkan probabilitas pada cross-section random tersebut Ho diterima. Jadi, berdasarkan hasil tersebut maka dalam penelitian ini menggunakan random effect model.
4.2.3. Uji Normalitas
Uji normalitas merupakan uji asumsi yang diperlukan untuk mengetahui apakah residual dari model yang digunakan tersebut telah terdistribusi normal atau tidak. Hal ini perlu karena pengujian penelitian dapat dilakukan dan dinyatakan valid jika residual pada model penelitian terdistribusi dengan normal (Widarjono, 2009). Berikut merupakan hasil pengujian normalitas yang telah dilakukan:
Tabel 4.6 Hasil Uji Normalitas
Sumber: Hasil Output Eviews
Berdasarkan tabel di 4.6, dapat dilihat nilai Jarque-Bera sebesar 1,093024 dengan nilai probabilitas 0,578966. Hal tersebut menunjukkan bahwa data berdistribusi normal karena nilai probabilitas statistik lebih besar dari 0,05, sehingga dapat disimpulkan Ho diterima yang berarti data telah terdistribusi normal. Sebelumnya hasil uji normalitas tersebut tidak terdistribusi normal saat total observasi berjumlah 124 observasi yang disebabkan oleh beberapa observasi yang memiliki nalai unik atau ekstrim yang menyebabkan ketimpangan data yang dikumpulkan.namun disini peneliti melakukan outlier atas 10 obesrvasi sehingga diperoleh residual yang terdistribusi normal.
0 1 2 3 4 5 6 7 8
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Series: Standardized Residuals Sample 2012 2015
Observations 100 Mean 0.018140 Median -0.044880 Maximum 1.746958 Minimum -1.661270 Std. Dev. 0.732679 Skewness 0.112104 Kurtosis 2.539504 Jarque-Bera 1.093024 Probability 0.578966
4.2.4. Uji Asumsi Klasik
Uji ini bertujuan untuk mengetahui bila model regresi yang diperoleh dapat menghasilkan estimator liner yang baik. Bila suatu model telah memenuhi asumsi klasik, maka dapat dikatakan bahwa model tersebut sebagai model yang ideal atau menghasilkan estimator liner tidak bias yang terbaik (Best Liner Unbias Estimator/BLUE). Suatu model dapat dikatakan BLUE bila memenuhi persyaratan non multikolineritas, non heteroskedastisitas dan non autokorelasi (Widarjono, 2009).
4.2.4.1. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas ini digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik multikolinieritas, yaitu adanya hubungan linier antara variabel independen di dalam model regresi. Dalam penelitian ini untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas dengan menguji koefisien korelasi (r) antar variabel. Dengan melihat koefisien korelasi antar variabel independen, jika koefisien korelasi diatas 0,85 maka diduga terjadi masalah multikolinearitas dalam model dan sebaliknya apabila koefisien korelasi dibawah 0,85 maka diduga tidak terjadi masalah multikolinieritas dalam model (Widarjono, 2009).
Tabel 4.7 Hasil Uji Multikolineritas
HARGA_SAHAM ROE EPS PDB INFLASI
HARGA_SAHAM 1 0,402648365 0,805834456
-
0,056184756 0,002024027
ROE 0,402648365 1 0,640257367 0,003480541 0,114441834
EPS 0,805834456 0,640257367 1
-
0,040444794 0,009922028 PDB -0,056184756 0,003480541 -0,040444794 1 -0,048211956 INFLASI 0,002024027 0,114441834 0,009922028
-
0,048211956 1 Sumber: Hasil Output Eviews
Dari hasil uji multikolinearitas pada tabel 4.7, menunjukkan hasil besaran korelasi antara variabel independen kurang dari 0,85. Dari hasil uji multikolinearitas pada tabel tidak
ada satupun variabel independen yang memiliki nilai koefisien korelasi antar variabel independen yang diatas 0,85 maka data terbebas dari masalah multikolinearitas.
4.2.4.2. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi terdapat varian dari variabel gangguan yang konstan atau tidak. Model regresi yang baik adalah model yang memiliki varian dari variabel gangguan yang konstan atau disebut homoskedasitas. Terdapat berbagai cara dalam mendeteksi asumsi heteroskedastisitas, pada penelitian ini menggunakan uji white untuk mendeteksi apakah model regresi terhindar dari heteroskedastisitas (Widarjono, 2009). Berikut merupakan hasil dari uji white:
Tabel 4.8 Hasil uji Heterokedastisitas
F-statistic 0,718197 Prob. F(12,10) 0,7103
Obs*R-squared 1.064.661 Prob. Chi-Square(12) 0,5594 Scaled explained SS 5.091.707 Prob. Chi-Square(12) 0,9548 Sumber: Hasil Output Eviews
Berdasarkan hasil uji white pada tabel 4.8, dapat disimpulkam bahwa tidak ada heteroskedastisitas di dalam regresi model penelitian. Hal ini dapat dilihat dengan nilai probabilitas Chi-Square dari Obs*R-square 0,5594 yang dimana nilai tersebut lebih besar dari signifikansi 0,05 yang artinya Ho diterima atau tidak ada heterokedastisitas.
4.2.4.3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui apabila terdapat korelasi antar variabel gangguan satu observasi dengan observasi lain. Dalam penelitian ini digunakan uji breusch- godfrey atau disebut uji Lagrange Multiplier (LM) untuk mendeteksi masalah autokolerasi di dalam penelitian. Berikut adalah hasil dari uji LM.
Tabel 4.9 Hasil Uji Autokorelasi
F-statistic 1.885.776 Prob. F(2,16) 0.1839 Obs*R-squared 4.387.399 Prob. Chi-Square(2) 0.1115 Sumber: Hasil Output Eviews
Berdasarkan hasil uji LM di tabel 4.9, terlihat bahwa tidak terdapat masalah autokolerasi dalam model regresi. Hal ini diperlihatkkan dengan nilai probabilitas Chi-square sebesar 0,1115 atau lebih besar dari signifikansi 0,05 yang artinya dalam model regresi penelitian tidak ada autokolerasi.
4.2.5. Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen. Berdasarkan pengolahan data, hasil analisis dapat ditunjukkan pada tabel sebelumnya. Penelitian ini menggunakan model Random effect sesuai dengan hasil uji chow yang telah dilakukan sebelumnya yaitu menerima Ho artinya di dalam penelitian ini menggunakan pendekatan model Random effect.
Selanjutnya hasil regresi data panel dengan metode Random effect pada penelitian ini disajikan pada tabel berikut ini:
Tabel 4.10 Hasil Regresi Berganda
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
ROE -0,049864 0,012729 -3.917.215 0,0002 EPS 0,728263 0,083137 8.759.830 0,0000 PDB -0,046916 0,081451 -0.576005 0,5660 INFLASI 0,020199 0,017713 1.140.364 0,2570 C 4.269.423 0,547372 7.799.850 0,0000 Sumber: Output Eviews
Berdasarkan tabel 4.10, maka bentuk persamaan regresi data panel yang terbentuk adalah sebagai berikut:
Harga saham= 4,269423 - 0,049864 ROE + 0,728263 EPS - 0,046916 PDB + 0,020199 INFLASI
1. Koefisien konstanta sebesar 4,269423 artinya jika Return On Equity (ROE), Earning Per Share (EPS), Produk Domestik Bruto (PDB), dan inflasi bernilai konstan, maka rata-rata harga saham (harga_saham) perusahaan properti dan real estate di BEI tahun 2012-2015 adalah sebesar 4,269423 atau setara dengan Rp.71,48.
2. Koefisien regresi untuk Return On Equity (ROE) sebesar -0,049864 berarti variabel ROE berpengaruh negatif terhadap harga saham perusahaan properti dan real estate di BEI tahun 2012-2015. Jika ROE mengalami kenaikan 1 satuan, maka harga saham perusahaan properti dan real estate di BEI tahun 2012-2015 akan mengalami penurunan rata-rata sebesar 0,049864 atau sama dengan Rp.1,05 dengan asumsi kondisi variabel lainnya tetap.
3. Koefisien regresi untuk Earning Per Share (EPS) sebesar 0,728263 berarti variabel EPS berpengaruh positif terhadap harga saham perusahaan properti dan real estate di BEI tahun 2012-2015. Jika EPS mengalami kenaikan 1 satuan, maka harga saham perusahaan properti dan real estate di BEI tahun 2012-2015 akan mengalami peningkatan rata-rata sebesar 0,728263 atau sama dengan Rp.2,07 dengan asumsi variabel lainnya tetap.
4. Koefisien regresi untuk Produk Domestik Bruto (PDB) sebesar -0,046916 berarti variabel PDB berpengaruh negatif terhadap harga saham perusahaan properti dan real estate di BEI tahun 2012-2015. Jika PDB mengalami kenaikan 1 satuan, maka harga saham perusahaan properti dan real estate di BEI tahun 2012-2015 akan mengalami penurunan rata-rata sebesar 0,046916 atau setara Rp.1,04 dengan asumsi kondisi variabel lainnya tetap.
5. Koefisien regresi untuk inflasi sebesar 0,020199 berarti variabel inflasi berpengaruh positif terhada harga saham perusahaan properti dan real estate di BEI tahun 2012-2015.
Jika inflasi mengalami kenaikan 1 satuan, maka harga saham perusahaan properti dan real estate di Bei tahun 2012-2015 akan mengalami peningkatan rata-rata sebesar 0,020199 setara Rp.1,02 dengan asumsi variabel lainnya tetap.
4.2.6. Teknik Pengujian Hipotesis 4.2.6.1. Uji Parsial (Uji t)
Uji t (parsial) digunakan untuk mengatahui pengaruh masing-masing variabel independen yaitu Return On Equity (ROE), Earning Per Share (EPS), Produk Domestik Bruto (PDB) dan inflasi terhadap harga saham dengan membandingkan antara probabilitas dengan tingkat signifikasi sebesar 5% kriteria untuk uji t (parsial) ini adalah bila probabilitasnya (signifikansi) ≤0,05 maka tolak Ho dan sebaliknya bila probabilitas (signifikansi) >0,05 maka terima Ho.
Tabel 4.11 Hasil Uji t
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
ROE -0,049864 0,012729 -3.917.215 0,0002 EPS 0,728263 0,083137 8.759.830 0,0000 PDB -0,046916 0,081451 -0.576005 0,5660 INFLASI 0,020199 0,017713 1.140.364 0,2570 C 4.269.423 0,547372 7.799.850 0,0000 Sumber: Hasil Output Eviews
Hipotesis 1
Ho: Return On Equity tidak berpengaruh positif terhadap harga saham perusahaan sektor properti dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015.
Ha: Return On Equity berpengaruh positif terhadap harga saham perusahaan sektor properti dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015.
Dari hasil uji t (parsial) pada tabel di atas, variabel Return on Equity (ROE) memiliki probabilitas sebesar 0,0002 lebih kecil dari tingkat signifikansi 5% (0,0002<0,05) yang artinya Ho ditolak, mengindikasikan bahwa Return On Equity (ROE) secara parsial memiliki
pengaruh signifikan terhadap harga saham perusahaan yang termasuk dalam sektor properti dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015.
Hipotesis 2
Ho: Earning Per Share tidak berpengaruh positif terhadap harga saham perusahaan sektor properti dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015.
Ha: Earning Per Share berpengaruh positif terhadap harga saham perusahaan sektor properti dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015.
Dari hasil uji t (parsial) pada tabel 4.11 di atas, variabel Earning Per Share (EPS) memiliki probabilitas sebesar 0,0000 lebih kecil dari tingkat signifikansi 5% (0,0000<0,05) yang artinya Ho ditolak, mengindikasikan bahwa Earning Per Share (EPS) secara parsial memiliki pengaruh signifikan terhadap harga saham perusahaan yang termasuk dalam sektor properti dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015.
Hipotesis 3
Ho: Produk Domestik Bruto tidak berpengaruh positif terhadap harga saham perusahaan sektor properti dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015.
Ha: Produk Domestik Bruto berpengaruh positif terhadap harga saham perusahaan sektor properti dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015.
Dari hasil uji t (parsial) pada tabel 4.11 di atas, variabel Produk Domestik Bruto (PDB) memiliki probabilitas sebesar 0,5660 lebih besar dari tingkat signifikansi 5%
(0,5660>0,05) yang artinya Ho diterima, mengindikasikan bahwa Produk Domestik Bruto (PDB) secara parsial tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap harga saham perusahaan yang termasuk dalam sektor properti dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2012- 2015.
Hipotesis 4
Ho: Inflasi tidak berpengaruh negatif terhadap harga saham perusahaan sektor properti dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015.
Ha: Inflasi berpengaruh negatif terhadap harga saham perusahaan sektor properti dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015.
Dari hasil uji t (parsial) pada tabel 4.11 di atas, variabel inflasi memiliki probabilitas sebesar 0,2570 lebih besar dari tingkat signifikansi 5% (0,2570>0,05) yang artinya Ho diterima, mengindikasikan bahwa inflasi secara parsial tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap harga saham perusahaan yang termasuk dalam sektor properti dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015.
Dari hasil uji t (parsial) pada tabel di atas, dapat disimpulkan tenyata dari empat variabel independen Return On Equity (ROE), Earning Per Share (EPS), Produk Domestik Bruto (PDB), dan inflasi yang diduga mempengaruhi secara signifikan terhadap harga saham hanya terdapat dua variabel (ROE dan EPS) yang secara statistik mempengaruhi harga saham perusahaan termasuk dalam sektor properti dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015.
4.2.6.2. Koefisien Determinasi (𝑹𝟐)
Koefisien determinasi digunakan untuk menjelaskan seberapa besar proporsi variasi variabel dependen dijelaskan oleh variabel independen.Selain itu koefisien determinasi digunakan di dalam regresi berganda untuk mengukur seberapa baik garis regresi dari data yang diteliti. Berhubung penelitian ini menggunakan lebih dari dua variabel independen, maka digunakan alternatif lain yaitu nilai Adjusted 𝑅2. Adjusted 𝑅2 disesuaikan dengan jumlah variabel independen dan ukuran sampel. Hasil koefisien determinasi menunjukkan bahwa nilai Adjusted 𝑅2 sebesar 0,437213 atau 43,72%. Hal ini menunjukkan Return On Equity (ROE), Earning Per Share (EPS), Produk Domestik Bruto (PDB), dan inflasi menjelaskan variasi harga saham dengan sangat baik sebesar 43,72%. Sisanya 56,28%
dijelaskan oleh variabel lain yang tidak digunakan dalam model penelitian ini seperti kurs, suku bunga dan lain-lain.