BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.2 Analisis Hasil Penelitian
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
4.2.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak, dengan membuat hipotesis sebagai berikut:
: data residual berdistribusi normal : data residual tidak berdistribusi normal
Ada dua cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Pada penelitian ini akan digunakan kedua cara tersebut.
1) Analisis Grafik
Analisis grafik dapat digunakan dengan dua alat, yaitu grafik histogram dan grafik P-P Plot. Data yang baik adalah data yang memiliki pola distribusi normal. Pada grafik histogram, data yang mengikuti atau mendekati distribusi normal adalah distribusi data dengan bentuk lonceng. Pada grafik P-P Plot, sebuah data dikatakan berdistribusi normal apabila titik-titik datanya tidak menceng ke kiri atau ke kanan, melainkan menyebar di sekitar garis diagonal.
52 Gambar 4.1
Grafik Histogram
Gambar 4.2 Grafik P-Plot
53 Dengan melihat tampilan grafik histogram, penulis melihat bahwa gambar histogram telah berbentuk lonceng tetapi menceng ke arah kiri yang menunjukkan bahwa data tidak terdistribusi secara normal. Pada grafik P-P Plot terlihat titik-titik tidak menyebar di sekitar garis diagonal dan jauh dari garis diagonal. Kedua grafik tersebut menunjukkan bahwa model regresi menyalahi asumsi normalitas.
2) Analisis Statistik
Pengujian normalitas data dengan hanya melihat grafik dapat menyesatkan kalau tidak melihat secara seksama, sehingga kita perlu melakukan uji normalitas data dengan menggunakan statistik agar lebih meyakinkan. Untuk memastikan apakah data di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal, maka dilakukan uji Kolmogorov-Smirnov (1 sample K-S) dengan melihat data residualnya apakah berdistribusi normal atau tidak. Jika nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka data tersebut terdistribusi normal. Jika nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka distribusi data adalah tidak normal.
Hasil uji Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat pada tabel 4.3.
54 Dari hasil pengolahan data tersebut, besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 2,073 dan signifikan pada 0,001 maka disimpulkan data tidak terdistribusi secara normal karena p = 0,000 < 0,05.
Data yang tidak berdistribusi normal dapat disebabkan oleh adanya data yang outlier, yaitu data yang memiliki nilai yang sangat menyimpang dari nilai data lainnya. Menurut Jogiyanto (2004:172) beberapa cara mengubah model regresi menjadi normal yaitu:
1. Dengan melakukan transformasi data ke bentuk lain, yaitu: logaritma natural, akar kuadrat, logaritma 10,
2. Melakukan trimming, yaitu memangkas observasi yang bersifat outlier, 3. Melakukan winsorizing, yaitu mengubah nilai-nilai data outliers
menjadi nilai-nilai minimum atau maksimum yang diizinkan supaya distribusinya menjadi normal.
Dari ketiga cara di atas, penulis memutuskan untuk melakukan transformasi data terhadap semua variabel menjadi bentuk Logaritma 10
Tabel 4.3
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 42
Normal Parametersa Mean .0000000
Std. Deviation 2.59798804
Most Extreme Differences Absolute .320
Positive .320
Negative -.154
Kolmogorov-Smirnov Z 2.073
Asymp. Sig. (2-tailed) .000
a. Test distribution is Normal.
55 (LOG10), agar variabel-variabel dalam penelitian ini memenuhi asumsi normalitas. Setelah itu, dilakukan pengujian ulang dengan metode statistik.
a) Uji Grafik
Gambar 4.3
Grafik Normal Histogram
Dengan cara melihat grafik histogram di atas dapat disimpulkan bahwa distribusi data normal karena grafik histogram menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal yang tidak menceng (skewness) kiri maupun menceng kanan.
56 Demikian pula dengan uji normalitas dengan menggunakan grafik p-p plot berikut ini, pada grafik normal p-p plot, dapat dilihat titik – titik menyebar disekitar garis diagonal dan agak mendekati garis diagonal sehingga dapat disimpulkan data berdistribusi normal.
Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot
57 b. Uji Statistik
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 42
Normal Parametersa Mean .0000000
Std. Deviation .70060421
Most Extreme Differences Absolute .099
Positive .071
Negative -.099
Kolmogorov-Smirnov Z .644
Asymp. Sig. (2-tailed) .801
a. Test distribution is Normal.
Berdasarkan hasil pengujian K-S diatas, nilai K- S yang diperoleh adalah 0,644, dan signifikan pada 0,801, sehingga dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi normal dimana nilai p lebih besar dari 0,05 (p = 0,644> 0,05).
Dengan demikian secara keseluruhan bahwa nilai observasi telah terdistribusi normal
4.2.2.2 Uji Multikolonieritas
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolonieritas adalah dengan melihat besaran korelasi antara variabel independen dan besarnya tingkat kolonieritas yang masih dapat ditolerir, yaitu Tolerance > 0,10 dan Variance Inflation Factor (VIF) < 10. Berikut disajikan tabel hasil pengujian:
58 Tabel 4.5
Uji Multikolonieritas
Berdasarkan tabel 4.5 diatas dapat dilihat bahwa tidak ada satupun variabel bebas yang memiliki nilai VIF lebih dari 10 dan tidak ada yang memiliki tolerance value lebih kecil dari 0,1. Hasil pengujian menunjukkan angka tolerance untuk arus kas operasi lebih besar dari 0.1 (0.857 > 0.1), arus kas investasi lebih besar dari 0.1 (0.928 > 0.1), arus kas pendanaan lebih besar dari 0.1 (0.919 >0.1). Angka VIF untuk arus kas operasi lebih kecil dari 10 (1.167 <
10), arus kas investasi lebih kecil dari 10 (1.078 < 10), arus kas pendanaan (1.088
<10).
Berdasarkan hasil pengujian tersebut diperoleh kesimpulan tidak terdapat multikolonieritas. Hasil ini menunjukkan tidak ada hubungan antar variabel bebas (independen).
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.103 .114
AKTIVITAS OPERASI -.067 .191 -.060 .857 1.167
AKTIVITAS
INVESTASI .037 .106 .057 .928 1.078
AKTIVITAS
PENDANAAN .181 .140 .214 .919 1.088
a. Dependent Variable: RETURN SAHAM
59 4.2.2.3 Uji Heterokedastisitas
Untuk pengujian heteroskedastisitas, penulis menggunakan alat analisis grafik (Scatterplot). Pada analisis grafik Scatterplot, deteksi ada tidaknya heteroskesdatisitas dapat dilakukan dengan melihat jika tidak ada pola tertentu pada grafik Scatterplot maka tidak terjadi heteroskedastisitas dengan kata lain terjadi homoskedastisitas. Hasil pengujian dapat ditunjukkan grafik scatterplot antara ZPRED dan ZRESID sebagai berikut.
Gambar 4.5 Grafik Scatterplot
60 Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada persamaan regresi.
4.2.2.4 Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk menganalisis apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan tingkat kesalahan pada periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan yang lainnya, hal ini sering ditemukan pada time series. Metode yang digunakan penulis telah diungkapkan dalam bab tiga.
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan periode t-1 (sebelumnya). Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi.
Masalah autokorelasi umumnya terjadi pada regresi yang datanya time series.
Uji yang digunakan dalam penelitian ini untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dengan menggunakan uji Durbin-Watson.
1) angka D-W di bawah –2 berarti ada autokorelasi positif,
2) angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi, 3) angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
61 Tabel 4.6
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .217a .047 -.028 .72779 1.800
a. Predictors: (Constant), aktivitas pendanaan, aktivitas investasi, aktivitas operasi b. Dependent Variable: return saham
Berdasarkan tabel diatas, menunjukkan nilai D-W sebesar 1,800. Angka ini terletak diantara -2 dan +2, dari pengamatan ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi positif maupun autokorelasi negatif dalam penelitian ini.
4.3 Pengujian Hipotesis
Hasil uji asumsi klasik memperlihatkan data observasi tidak memenuhi asumsi normalitas, kemudian dilakukan transformasi ke dalam bentuk Logaritma 10 (LOG10). Sehingga persamaan yang baru memenuhi asumsi klasik dan dapat dianalisis lebih lanjut untuk pengujian hipotesis. Penulis menggunakan analisis regresi berganda untuk melakukan pengujian hipotesis dengan bantuan program SPSS 16.
62 4.3.1 Analisis Regresi
Tabel 4.7
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.103 .114
AKTIVITAS OPERASI -.067 .191 -.060 .857 1.167
AKTIVITAS
INVESTASI .037 .106 .057 .928 1.078
AKTIVITAS
PENDANAAN .181 .140 .214 .919 1.088
a. Dependent Variable: RETURN SAHAM
Berdasarkan tabel di atas, di dapatlah persamaan regresi sebagai berikut : Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + e
Return Saham = -0,103 – 0,067 AKO + 0.037 AKI + 0,181 AKP + e
Keterangan :
1) β0 sebesar -0.103 menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel independen (Arus kas operasi, arus kas investasi, dan arus kas pendanaan) maka tingkat return saham sebesar 10.3%
63 2) β1 sebesar -0.067 menunjukkan bahwa setiap penambahan arus kas operasi
sebesar 1% akan diikuti oleh penurunan return saham sebesar 6.7 % dengan asumsi variabel lain tetap.
3) β2 sebesar 0.037 menunjukkan bahwa setiap penambahan arus kas investasi sebesar 1% akan diikuti oleh kenaikan return saham sebesar 3.7 % dengan asumsi variabel lain tetap.
4) β3 sebesar 0,181 menunjukkan bahwa setiap penambahan arus kas pendanaan sebesar 1% akan diikuti oleh kenaikan return saham sebesar 18.1% dengan asumsi variabel lain tetap.
4.3.2 Analisis Koefisien Korelasi
Nilai koefisien korelasi (R) menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen.
Koefisien korelasi dikatakan kuat apabila nilai R berada di atas 0,5 dan mendekati 1. Koefisien determinasi (R square) menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R square adalah nol sampai dengan satu. Apabila nilai R square semakin mendekati satu, maka variabel-variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Sebaliknya, semakin kecil nilai R square, maka kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen semakin terbatas.
64 Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .217a .047 -.028 .72779 1.800
a. Predictors: (Constant), aktivitas pendanaan, aktivitas investasi, aktivitas operasi b. Dependent Variable: return saham
Pada tampilan ouput SPSS model summary , nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0,217 yang berarti bahwa korelasi atau hubungan antara arus kas operasi, arus kas investasi, dan arus kas pendanaan (variabel independen) terhadap return saham (variabel dependen) rendah. Koefisien korelasi dikatakan kuat apabila nilai R berada diatas 0,5 dan mendekati 1. Angka R Square atau koefisien determinasi adalah 0,047. Hal ini berarti 4.7% variasi atau perubahan dalam variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen, sedangkan sisanya 95.3 % dijelaskan oleh faktor – faktor lain. Standar Error of Estimate (SEE) adalah 0,72779 semakin kecil nilai SEE maka akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen.
4.3.3 Pengujian secara Parsial (Uji t)
Uji t digunakan untuk menguji signifikansi konstanta dan setiap variabel independennya. Pada uji t digunakan hipotesis berikut :
Tabel 4.8
65 : a = = = = 0, artinya variabel arus kas operasi, arus kas investasi dan arus kas pendanaan secara parsial tidak berpengaruh terhadap return saham pada perusahaan tekstil dan garment yang terdaftar di BEI.
: a ≠ ≠ ≠ ≠ 0, artinya variabel arus kas operasi, arus kas investasi dan arus kas pendanaan secara parsial berpengaruh terhadap return saham pada perusahaan tekstil dan garment yang terdaftar di BEI.
Uji t ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi dengan dengan ketentuan
− jika < , maka diterima dan ditolak untuk α = 5% atau signifikansi > 0,05,
− jika > , maka ditolak dan diterima untuk α = 5% atau signifikansi > 0,05.
Hasil dari pengujian secara parsial ( Uji t) ditunjukkan sebagai berikut :
Tabel 4.9 Hasil Uji t
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) -.103 .114 -.900 .374
aktivitas operasi -.067 .191 -.336 -.352 .727
aktivitas investasi .037 .107 .040 .345 .732
aktivitas pendanaan .181 .140 .281 1.293 .204
a. Dependent Variable: return saham
66 Dari tabel hasil pengolahan SPSS dapat dilihat besarnya untuk variabel arus kas operasi sebesar -0.352 dengan nilai signifikan 0,727. Hasil uji tersebut dapat menunjukkan adalah lebih kecil dari (-0,352 < 1,662).
Dilihat signifikansinya, nilai signifikansi arus kas operasi adalah sebesar 0.727, lebih besar dari nilai signifikan sebesar 0,05. Hasil perhitungan baik melalui
maupun nilai signifikannya, menunjukkan arus kas operasi tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel return saham. Nilai , dimana level of significance (α) = 0,05 (5%) dan derajat kebebasan (df) = (N – k) atau (42 – 3). Nilai untuk variabel arus kas investasi adalah 0,345 dengan nilai signifikan 0,732. Hasil uji tersebut dapat menunjukkan adalah lebih kecil dari (0.345 < 1,662). Dilihat signifikansinya, nilai signifikansi arus kas investasi adalah sebesar 0,732 lebih besar dari nilai signifikan sebesar 0,05. Hasil perhitungan baik melalui maupun nilai signifikannya, menunjukkan arus kas investasi tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel return saham.
Nilai untuk variabel arus kas pendanaan adalah 1,293 dengan nilai signifikan 0,204. Hasil uji tersebut dapat menunjukkan adalah lebih kecil dari (1,293 < 1,662). Dilihat signifikansinya, nilai signifikansi arus kas pendanaan adalah sebesar 0,204 lebih besar dari nilai signifikan sebesar 0,05.
Hasil perhitungan baik melalui maupun nilai signifikannya, menunjukkan arus kas pendanaan tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel return saham.
67 4.3.4 Pengujian secara Simultan (Uji F)
Secara simultan, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji F (F test). Uji F dilakukan untuk menguji apakah variabel-variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Dalam uji F digunakan hipotesis sebagai berikut:
= variabel arus kas operasi, arus kas investasi dan arus kas pendanaan tidak berpengaruh signifikan secara simultan terhadap return saham.
= variabel arus kas operasi, arus kas invesatsi dan arus kas pendanaan berpengaruh signifikan secara simultan terhadap return saham.
Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi dengan Ftabel dengan ketentuan:
1) jika < pada α 0.05, maka ditolak dan diterima, 2) jika > pada α 0.05, maka diterima ditolak.
Tabel 4.10 Hasil Uji F
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression .995 3 .332 .626 .602a
Residual 20.128 38 .530
Total 21.123 41
a. Predictors: (Constant), AKTIVITAS PENDANAAN, AKTIVITAS INVESTASI, AKTIVITAS OPERASI
b. Dependent Variable: RETURN SAHAM
68 Dari uji ANOVA (Analysis of Variance) didapat sebesar 0,626 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,602. Sedangkan diketahui sebesar 3,24. Berdasarkan hasil tersebut dapat diketahui bahwa < (0,626
< 3,24) maka diterima dan ditolak. Kesimpulan yang dapat diambil adalah variabel arus kas operasi, arus kas investasi dan arus kas pendanaan secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham pada perusahaan tekstil dan garment yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2009-2011
4.4 Pembahasan Hasil Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk untuk mengetahui apakah arus kas dari aktivitas operasi, arus kas dari aktivitas investasi dan arus kas dari aktivitas pendanaan berpengaruh baik secara simultan dan parsial terhadap return saham pada perusahaan tekstil dan garment yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Dimana variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah arus kas dari aktivitas operasi, arus kas dari aktivitas investasi dan arus kas dari aktivitas pendanaan dan variabel dependen dalam penelitian ini adalah return saham. Populasi yang digunakan digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan tekstil dan garment yang terdaftar di BEI tahun 2009-2011 dimana jumlah populasi yang digunakan adalah sebesar 14 perusahaan. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah tenik purposive sampling dimana jumlah sampel yang diperoleh dalam penelitian ini adalah 42 ( 14 x 3 tahun).
69 Pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji asumsi klasik (normalitas, heteroskedastisitas, autokorelasi dan multikolineritas) dan Uji hipotesis (Uji t, Uji F dan Uji Determinasi). Berdasarkan hasil uji determinasi, nilai R Square sebesar 0.047. Hal ini berarti bahwa 4.7 % variasi atau perubahan dalam return saham dapat dijelaskan oleh variasi arus kas operasi, arus kas investasi, dan arus kas pendanaan, sedangkan sisanya sebesar 95.3 % dijelaskan oleh sebab – sebab lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian.
Berdasarkan hasil uji simultan diperoleh kesimpulan variabel arus kas operasi, arus kas investasi dan arus kas pendanaan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return saham, ini ditunjukkan dengan nilai (0.626)
< (3.24) dengan tingkat signifikansi 0,602. Hasil uji ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Rosdiana (2008). Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Tagor (2008)
Berdasarkan hasil uji parsial diperoleh variabel arus kas operasi tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return saham, ini ditunjukkan dengan nilai (-0.352) < (1,662) dengan tingkat α = 5% pada signifikansi 0,727 > 0,05. Penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Rosdiana (2008). Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilkukan oleh Tagor (2008).
Variabel arus kas investasi tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return saham, ini ditunjukkan dengan nilai (0.345) < (1,662) dengan tingkat α = 5% pada signifikansi 0,732 > 0,05. Penelitian ini sejalan
70 dengan penelitian yang dilakukan olehTagor (2008). Penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Rosdiana (2008).
Variabel arus kas pendanaan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return saham, ini ditunjukkan dengan nilai (1.293) < (1,662) dengan tingkat α = 5% pada signifikansi 0,204 > 0,05 Penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Rosdiana (2008). Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Tagor (2008).
71 BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah arus kas dari aktivitas operasi, arus kas dari aktivitas investasi dan arus kas dari aktivitas pendanaan berpengaruh baik secara parsial maupun simultan terhadap return saham pada perusahaan tekstil dan garment yang terdafatar di Bursa Efek Indonesia.
Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah return saham dan variabel independennya adalah arus kas dari aktivitas operasi, arus kas dari aktivitas investasi dan arus kas dari aktivitas pendanaan. Adapun kesimpulan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Variabel arus kas operasi secara parsial tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return saham sebagaimana ditunjukkan oleh angka signifikansinya sebesar 0.727 > 0.05 setelah dilakukan uji t.
2. Variabel arus kas investasi secara parsial tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return saham sebagaimana ditunjukkan oleh angka signifikansinya sebesar 0.732 > 0.05 setelah dilakukan uji t.
3. Variabel arus kas pendanaan secara parsial tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return saham sebagaimana ditunjukkan oleh angka signifikansinya sebesar 0.204 > 0.05 setelah dilakukan uji t.
72 4. Variabel arus kas operasi, arus kas investasi, dan arus kas pendanaan secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham pada perusahaan tekstil dan garment yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Nilai signifikansi yang diperoleh dari uji F adalah sebesar 0.602 yang berarti nilainya lebih besar dari 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa laporan arus kas tidak dapat digunakan dalam menentukan return saham pada perusahaan tekstil dan garment yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
5.2 Keterbatasan
Keterbatasan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penulis hanya menggunakan variabel arus kas dalam penelitian ini namun sebenarnya masih banyak variabel lain yang dapat mempengaruhi return saham.
2. Perusahaan yang digunakan sebagai sampel dalam penelitian ini hanya terbatas pada perusahaan tekstil dan garment.
3. Jumlah periode yang digunakan dalam penelitian ini hanya tiga tahun yaitu tahun 2009 - 2011.
73 5.3 Saran
Adapun saran yang dapat diambil dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penulis menyarankan agar peneliti selanjutnya memasukkan faktor yang lain selain arus kas yang mempengaruhi return saham agar penelitian dapat lebih digeneralisasi.
2. Sektor perusahaan yang menjadi sampel penelitian dapat diubah ke sektor lainnya, atau pun menambah pada sektor perusahaan lainnya.
3. Periode penelitian dapat ditambah lebih dari tiga tahun penelitian.
74 DAFTAR PUSTAKA
Erlina, 2007. Metode Penelitian Bisnis untuk Akuntansi dan Manajemen, USU Press, Medan.
Etta dan Sopiah, 2010. Metodologi Penelitian Pendekatan Praktis dalam Penelitian, Andi, Yogyakarta.
Fees, Warren Reeve, 2005. Pengantar Akuntansi, Alih Bahasa Aria Farahmita, Amanugrahani dan Taufik Hendrawan, Salemba Empat, Jakarat.
Ghozali,Imam, 2005. Aplikasi Analisis Multivariate dengan program SPSS, Edisi Ketiga, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.
Gujarati, D.N. 2003. Ekonometrika Dasar, Alih Bahasa: Sumarsono Zain, Penerbit Erlangga, Jakarta.
Husnan, Suad. 1998. “Dasar-Dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas”.
Edisi Ketiga. UPP. AMP.YKPN, Yogyakarta.
Ikatan Akuntan Indonesia, 2007. Standar Akuntansi Keuangan, Salemba Empat, Jakarta.
Jogiyanto, 2004. Metodologi Penelitian Bisnis ( Edisi 2004/2005) Cetakan Pertama, BPFE, Yogyakarta.
---, 1998. “Teori Potofolio dan Analisis Investasi”, Edisi 2, BPFE, Yogyakarta.
Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi Sumatera Utara, 2004. Buku Pedoman Penulisan Skripsi Dan Ujian Komprehensif Program Strata Satu (S1), Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara, Medan.
Kieso, Donald E, Jerry J. Weygandt, Terry D. Wrfield, 2002. Intermediate Accounting, Alih Bahasa Emil Salim, SE, Akuntansi Intermediate, Edisi Keduabelas, Jilid 2, Erlangga, Jakarta.
75 Lubis, Ade Fatma, 2008. Pasar Modal, Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi UI,
Jakarta.
Manurung, Adler Haymans, 1998 “Analisis Arus Kas Terhadap tingkat Pengembalian Saham di Bursa Efek Jakarta”. Usahawan No. 5th. XXVII.
Ros, A Stephen. Westerfield, Randolph W. Jordan, Bradford D. 2003.
“Fundamental of Corporate Finance”. Journal of Accounting Research, 1986, pp.112-133.
Rosdiana, 2008. “Pengaruh Komponen Laporan Arus Kas dan Earnings Per Share Terhadap Return Saham Perusahaan Barang-Barang Konsumai di Bursa Efek Indonesia”, Tesis Akuntansi, Universitas Sumatera Utara, Medan.
Sidauruk, Tagor Darius, 2008. “Pengaruh Laporan Arus Kas Terhadap Harga Saham dan Return Saham Pada Perusahaan Manufaktur Di Bursa Efek Jakarta”, Tesis Akuntansi, Universitas Sumatera Utara, Medan.
Sinaga, Citra Julyana, 2009. “Pengaruh Dividend Payout Ratio dan Informasi Arus Kas Terhadap Volume Perdagangan Saham Pada Perusahaan Perbankan Di Bursa Efek Indonesia”, Skripsi Akuntansi, Universitas Sumatera Utara, Medan.
Skousen, Fred, James D. Stice, Earl K Stice, 2009. Intermediate Accounting II, Alih Bahasa Barlev Nicodemus,.Akuntansi Keuangan Menegah II, Salemba Empat, Jakarta.
Stice, Earl K, James D. Stice, Fred Skousen, 2006. Intermediate Accounting, Alih Bahasa Barlev Nicodemus, Akuntansi Keuangan Menengah, Jilid I, Salemba Empat, Jakarta.
Sugiyono, 2008. Metode Penelitian Bisnis, Cetakan Keduabelas, Alfabeta, Bandung.
www.idx.co.id www.google.com
76 LAMPIRAN
Lampiran i POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN
Tabel Populasi
KODE NAMA PERUSAHAAN SAMPLE
ADMG PT Polychem Indonesia Tbk S1
ARGO PT Argo Pantes Tbk S2
CNTX PT Centex Tbk S3
ERTX PT Eratex Djaya Tbk S4
ESTI PT Ever Shine Textile Industry S5
HDTX PT Pan Asia Indosyntec Tbk S6
CNTB PT Centex Saham Seri B S7
INDR PT Indo Rama Synthetic Tbk S8
KARW PT Karwell Indonesia Tbk S9
MYTX PT Apac Citra Centertex Tbk S10
PAFI PT Pan Asia Filament Inti Tbk S11
PBRX PT Pan Brothers Tbk S12
POLY PT Asia Pasific Fibers Tbk S13
RICY PT Ricky Putra Globalindo Tbk S14
SSTM PT Sunson Textile Manufacturer Tbk S15
UNIT PT Nusantara Inti Corpora Tbk S16
UNTX PT Unitex Tbk S17
Tabel Sampel
KODE NAMA PERUSAHAAN SAMPLE
ADMG PT Polychem Indonesia Tbk S1
ARGO PT Argo Pantes Tbk S2
CNTX PT Centex Tbk S3
ESTI PT Ever Shine Textile Industry S4
HDTX PT Pan Asia Indosyntec Tbk S5
INDR PT Indo Rama Synthetic Tbk S6
KARW PT Karwell Indonesia Tbk S7
MYTX PT Apac Citra Centertex Tbk S8
PAFI PT Pan Asia Filament Inti Tbk S9
PBRX PT Pan Brothers Tbk S10
POLY PT Asia Pasific Fibers Tbk S11
RICY PT Ricky Putra Globalindo Tbk S12
UNIT PT Nusantara Inti Corpora Tbk S13
UNTX PT Unitex Tbk S14