BAB 4 HASIL DAN ANALISIS PENELITIAN
4.1. Deskripsi Data Penelitian Setelah melalui berbagai tahapan penelitian yang telah direncanakan oleh peneliti di bagian awal, penelitian ini menghasilkan berbagai hal yang terkait dengan rumusan masalah yang telah dijelaskan pada bagian awal penelitian. Hasil statistik deskriptif akan memberikan gambaran umum dan menjelaskan mengenai data yang digunakan dalam penelitian ini. Sebelum melakukan pengujian hipotesa melalui pengujian model, penelitian ini terlebih dahulu melakukan pengujian terhadap kualitas data yang digunakan. Pengujian ini digunakan untuk menjamin terpenuhinya asumsi yang diperlukan dalam melakukan pengujian terhadap model regresi berganda.
4.1.1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran umum mengenai objek penelitian yang disajikan sampel penelitian. Penjelasan data melalui statistik deskriptif diharapkan dapat memberikan gambaran awal tentang masalah yang diteliti. Statistik deskriptif untuk setiap variabel bebas yang dianalisis dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 4.1, di mana tabel tersebut menyajikan informasi dengan berfokus pada nilai rata – rata (mean) dan standar deviasi (standard deviation) serta jumlah data (N) dari variabel – variabel independen dan variabel dependen dalam penelitian.
67
Variabel bebas (independen) yang digunakan dalam analisis ini sebanyak 4 (empat), yaitu current ratio (X1), total asset turn over (X2), debt to equity ratio (X3), dan return on equity (X4). Sedangkan variabel terikat (dependen) yang digunakan dalam penelitian adalah harga saham (Y). Semua informasi tersebut disajikan dalam Tabel 4.1 sebagai berikut :
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
N HS CR TATO DER ROE Valid N (listwise)
30 30 30 30 30 30
Descriptive Statistics Minimum Maximum Mean 91.83 0.033 0.103 0.123 -0.007
1595.833 6.037 0.642 2.269 0.252
462.2008 1.3403 0.248 1.0022 0.0756
Std. Deviation 349.95199 1.24787 0.11567 0.54753 0.06586
Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Tabel 4.1 di atas menunjukkan bahwa jumlah pengamatan pada industri Property dan Real Estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2007-2012 dalam penelitian ini sebanyak 30 data.Berikut ini adalah penjelasan data deskriptif dalam penelitian ini yang telah diolah dan disajikan dalam tabel 4.1 di atas : 1. Variabel Harga Saham memiliki nilai minimum sebesar Rp. 91.830 dan nilai maksimum sebesar Rp. 1595.833. Nilai rata-rata Harga Saham (HS) sebesar Rp. 462.2008 dan standar deviasi harga saham sebesar Rp. 349.95199 dengan jumlah pengamatan sebanyak 30 data (N). 2. Variabel Current Ratio memiliki nilai minimum sebesar 0.033 dan nilai maksimum sebesar 6.037. Nilai rata-rata (mean) sebesar 1.3403 dan standar deviasi sebesar 1.24787 dengan jumlah pengamatan sebanyak 30 data (N). 68
3. Variabel Total Assets Turn Over memiliki nilai minimum sebesar 0.103 dan nilai maksimum sebesar 0.642. Nilai rata-rata (mean) sebesar 0.2480 dan standar deviasi sebesar 0.11567 dengan jumlah pengamatan sebanyak 30 data (N). 4. Variabel Debt to Equity Ratio memiliki nilai minimum sebesar 0.123 dan nilai maksimum sebesar 2.269. Nilai rata-rata (mean) sebesar 1.0022 dan standar deviasi sebesar 0.54753 dengan jumlah pengamatan sebanyak 30 data (N). 5. Variabel Return On Equity memiliki nilai minimum sebesar -0.007 dan nilai maksimum sebesar 0.252. Nilai rata-rata (mean) sebesar 0.0756 dan standar deviasi sebesar 0.06586 dengan jumlah pengamatan sebanyak 30 data (N).
4.2. Pengujian Asumsi Klasik Untuk menghasilkan suatu model regresi yang baik, analisis regresi memerlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis. Apabila terjadi penyimpangan dalam pengujian asumsi klasik perlu dilakukan perbaikan terlebih dahulu. Berikut akan dijelaskan lebih rinci mengenai hasil pengujian asumsi klasik dalam penelitian ini:
4.2.1. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel residual berdistribusi normal. Asumsi data telah berdistribusi normal adalah salah satu asumsi yang penting dalam melakukan penelitian dengan regresi. Pengujian normalitas dapat dilakukan dengan menggunakan pengujian statistik non parametrik dan uji normal PPlot of Regression Standardized Residual.
69
Hasil uji normalitas data dapat dilakukan denganuji Kolmogorov-Smirnov (KS) dan Normal Probability - Plot of Regression Standardized Residual, yang ditunjukkan di bawah ini sebagai berikut :
Tabel 4.2 Uji Normalitas - Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N Normal Parametersa
Most Extreme Differences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Mean Std. Deviation Absolute Positive Negative
30 0.0000000 213.34858 0.167 0.167 -0.077 0.914 0.373
Di mana dari hasil pengolahan data pada Tabel 4.2 di atas, dapat dilihat bahwa nilai Kolmogorov- Smirnov Z adalah 0.914 dan nilai signifikan variabel memiliki nilai 0.373. Nilai signifikansi lebih besar dari (>) 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa data residual berdistribusi normal. Selain itu uji normalitas ini juga didukung oleh hasil analisis grafiknya, yaitu dengan menggunakan grafik normal probability - plot seperti pada gambar 4.1 berikut:
70
Gambar 4.1 Uji Grafik Normal P-Plot Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Pada gambar 4.1 Grafik Normal Probability-Plot diatas terlihat bahwa grafik P-P Plot diatas memperlihatkan titik menyebar disekitar arah garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi menunjukkan telah memenuhi pola distribusi normal atau asumsi normalitas.
71
4.2.2. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antar variabel bebas (independen) dalam model regresi. Apabila pada model regresi linier terjadi multikolinearitas, maka
koefisien
regresi tidak dapat ditaksir dan nilai
standar error menjadi tidak terhingga. Cara yang digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas adalah dengan melihat pada nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Untuk mendeteksi adanya multikolinearitas pada suatu model regresi, dapat dilihat dari nilai tolerance dan Value Inflation Factor (VIF). Apabila nilai tolerance < 0.10 dan nilai VIF > 10, maka terjadi multikolinieritas. Sebaliknya, jika VIF < 10, tidak terjadi multikolinearitas.Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal (Ghozali 2007:91). Pengujian multikolinearitas pada penelitian ini akan disajikan pada Tabel 4.3 sebagai berikut : Tabel 4.3 Pengujian Multikolinearitas
Model
Coefficientsa Collinearity Statistics Tolerance VIF
1
(Constant) CR TATO DER ROE
0.882 0.824 0.479 0.519
1.134 1.213 2.088 1.925
a. Dependent Variable: HS Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
72
Dari hasil pengujian model regresi linier pada tabel Coefficients diatas, dapat dilihat bahwa variabel Current Ratio, Total Assets Turn Over, Debt to Equity Ratio, dan Return On Equitymemiliki nilai tolerance> 0.10 dan nilai VIF pada variabel-
variabel tersebut menunjukkan nilai <10. Hal tersebut menunjukkan bahwa pada variabelCurrent Ratio, Total Assets Turn Over, Debt to Equity Ratio, dan Return On Equitytelah menunjukkan bahwa tidak terdapat gejala multikolinieritas.
4.2.3. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan variansi dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain dalam model regresi. Pengujian heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan membentuk diagram plot untuk melihat pola persebaran data. Model regresi yang baik adalah tidak terjadiheteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas. Dalam model regresi dinyatakan telah terjadi heteroskedastisitas apabila titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur. Sedangkan apabila titik-titik yang ada tidak membentuk pola tertentu yang teratur dan titik-titik menyebar diatas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, makaterbebas dari heteroskedastisitas. Berikut dilampirkan hasil uji heteroskedastisitas dengan melihat pada grafik scatterplot pada Gambar 4.2 berikut ini :
73
Gambar 4.2Grafik Scatterplot Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Dari Gambar 4.2 grafik scatterplot diatas, dapat jelas kita lihat bahwa titiktitik menyebar secara acak dan tidak beraturan di atas dan di bawah sumbu 0 pada sumbu Y sehingga tidak membentuk pola tertentu.Hal ini mengidentifikasikan bahwa tidak terdapat heteroskedasitas pada model regresi linier yang diperoleh sehingga model regresi layak dipakai untuk penelitian.
74
4.2.4. Uji Autokorelasi Pengujian autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada suatu periode dengan kesalahan pengganggu periode sebelumnya dalam model regresi. Autokorelasi menunjukkan adanya korelasi antara kesalahan pengganggu pada data yang tersusun, baik berupa data cross sectional dan/ atau time series. Jika terjadi autokorelasi dalam model regresi berarti koefisien korelasi yang diperoleh menjadi tidak akurat, sehingga model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk menguji Autokorelasi, dapat dilihat dari pengujian Durbin - Watson (DW), yaitu jika nilai DW terletak antara dL dan (4 – dU) atau dL ≤ DW ≤ (4 – dU) berarti bebas dari autokorelasi, sebaliknya jika nilai DW < dL atau DW > (4 – dU) berarti terdapat autokorelasi. Untuk
mendeteksi ada tidaknya autokorelasi maka dilakukan pengujian
Durbin-Watson (DW). Nilai d tersebut selanjutnya dibandingkan dengan nilai d tabel dengan tingkat signifikansi 5% dengan df = n-k-1. Dari hasil pengujian pada Tabel 4.4 di bawah terlihat bahwa nilai DW sebesar 1.220, berarti data tidak terdapat autokorelasi.
Tabel 4.4 Uji Autokorelasi Model Summaryb Model
R
R Square
Adjusted R Square
1 .793a 0.628 0.569 a. Predictors: (Constant), ROE, TATO, CR, DER b. Dependent Variable: HS Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Std. Error Durbinof the Watson Estimate 229.7835
1.220
75
Pada hasil analisis di atas, jika memperhatikan jumlah sampel (n) sebanyak 30 sampel dan jumlah variabel (k-1) sebanyak 4 variabel maka didapatkan nilai dL sebesar 1.1426 dan dU sebesar 1.7386. Dari tabel 4.4 Model Summary Durbin – Watson diatas, telah didapatkan nilai Durbin - Watson sebesar 1.220 dan nilai tersebut terletak dalam rentang nilai antara dL dan (4-DU) atau 1.1426 < 1.220 < 2.2614. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa dalam regresi linier ini tidak terdapat autokorelasi atau bebas dari autokorelasi.
4.3. Hasil Analisis Data Dari hasil pengujian asumsi klasik dalam penelitian dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) dan layak dilakukan analisis regresi.
4.3.1. Uji Persamaan Regresi Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, yakni melalui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen (Y). Hasil uji regresi dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 4.5 berikut.
76
Tabel 4.5 Uji Regresi Coefficientsa Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
B
Beta
(Constant) -310.748 CR 58.151 1 TATO 968.553 DER 399.025 ROE 724.638 a. Dependent Variable: HS Sumber : Data diolah peneliti, 2013.
Std. Error 157.193 31.381 406.308 112.61 898.791
0.241 0.32 0.624 0.136
t
Sig.
-1.977 1.653 2.384 3.543 0.806
0.059 0.076 0.025 0.002 0.428
Dari tabel diatas didapatkan model persamaan regresi yang diperoleh dengan koefisien konstanta dan koefisien variabel yang ada di kolom Unstandardized Coefficients pada kolom B. Berdasarkan tabel diatas, telah diperoleh model persamaan regresi sebagai berikut: Y = -310.748 + 58.151X1 + 968.553X2 + 399.025X3 + 724.638X4 Keterangan: Y
= Harga Saham
X1
= Likuiditas (Current ratio)
X2
= Aktivitas (Total assets turnover)
X3
= Leverage (Debt to equity ratio)
X4
= Profitabilitas (Return on equity)
Kemudian model regresi di atas akan diinterpretasikan sebagai berikut :
77
a. β0 = -310.748 Nilai konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel Current Ratio (X1), Total Asset Turn Over (X2), Debt to Equity Ratio (X3), Return on Equity (X4), maka harga saham adalah sebesar -310.748. b. β1 = 58.151 Koefisien regresi β1 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Current Ratio memiliki koefisien regresi bertanda positif dengan nilai sebesar 58.151 artinya apabila terjadi peningkatan sebesar 1% Current Ratio, maka akan menyebabkan peningkatan harga saham sebesar 58.151 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol. c. β2 = 968.553 Koefisien regresi β2 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Total Asset Turn Over memiliki koefisien regresi bertanda positif dengan nilai sebesar 968.553 artinya apabila terjadi peningkatan sebesar 1% Total Asset Turn Over, maka akan menyebabkan peningkatan harga saham sebesar 968.553 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol. d. β3 = 399.025 Koefisien regresi β3 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Debt to Equity Ratio memiliki koefisien regresi bertanda positif dengan nilai sebesar 399.025 artinya apabila terjadi peningkatan sebesar 1% Debt to Equity Ratio, maka akan menyebabkan peningkatan harga saham sebesar 399.025 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol. e. β4 = 724.638
78
Koefisien regresi β4 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Return on Equity memiliki koefisien regresi bertanda positif dengan nilai sebesar 724.638 artinya apabila terjadi peningkatan sebesar 1% Return on Equity , maka akan menyebabkan peningkatan harga saham sebesar 724.638 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
4.3.2. Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi Pada uji koefisien korelasi, nilai R dapat menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen. Koefisien korelasi dapat dikatakan kuat apabila nilai R berada di atas angka 0.5 dan mendekati 1. Sedangkan pada uji koefisien determinasi, nilaiR square dapat menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai Rsquare adalah nol (0) sampai dengan satu. Apabila nilai R square semakin mendekati satu, maka menunjukkan bahwa variabel-variabel independen
telah
memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Sebaliknya, apabila nilai R square semakin kecil, maka menunjukkan bahwa kemampuan variabel - variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen semakin terbatas. Nilai R square memiliki kelemahan yaitu nilai R square akan meningkat setiap ada penambahan satu variabel independen meskipun variabel independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan nilai adjusted R square untuk mengevaluasi mana model regresi terbaik. Berikut akan disajikan Tabel 4.6 model summary yang akan menjelaskan mengenai koefisien determinan dalam penelitian: 79
Tabel 4.6 Koefisien Korelasi dan Determinasi
Model Summaryb Model
R
R Square
Adjusted R Square
1 .793a 0.628 0.569 a. Predictors: (Constant), ROE, TATO, CR, DER b. Dependent Variable: HS Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Std. DurbinError of Watson the Estimate 229.7835
1.22
Dari Tabel 4.6 diatas dapat menjelaskan bahwa nilaikoefisien korelasi (R) sebesar 0.793 yang menunjukkan bahwa korelasi atau hubungan antara Harga Saham (variabel dependen) dengan Current Ratio, Total Assets Turn Over, Debt to Equity Ratio, dan Return On Equity(variabel independen) kuat karena nilai R > 50% (0.5). Sedangkan angka koefisien determinasi (Adjusted R Square) pada tabel di atas adalah 0.569. Hal ini menunjukkan bahwa 56.9% variasi dari harga saham dapat dijelaskan oleh variasi dari keempat variabel independen (Current Ratio, Total Assets Turn Over, Debt to Equity Ratio, dan Return On Equity), sedangkan sisanya yaitu 43.1% lagi dijelaskan oleh variasi atau faktor lainnya diluar variabel yang diteliti.
4.4. Pengujian Hipotesis 4.4.1. Uji Signifikansi Parsial Penggunaan uji t (t test) dimaksudkan untuk dapat mengetahui apakah variabel independen dalam model regresi berpengaruh terhadap variabel dependen. Terdapat lima hipotesis yang akan diuji dengan menggunakan t test ini.
80
Berikut akan ditampilkan hasil t test pada Tabel 4.7 Uji Statistik t dalam penelitian ini. Tabel 4.7 Uji Statistik ‘t’
Model
Coefficientsa t
(Constant) -1.977 CR 1.653 1 TATO 2.384 DER 3.543 ROE 0.806 a. Dependent Variable: HS Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Sig. 0.059 0.076 0.025 0.002 0.428
Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai T hitung dengan nilai T tabel. Untuk memperoleh nilai T tabel yang cocok dengan hasil penelitian, maka dapat melihat pada tabel T Student, yaitu pada Degrees of Freedom (df) sebesar 26 (jumlah data dikurangi jumlah variabel) dan tingkat kepercayaan 5% (uji dua arah) maka nilai T tabel sebesar ±1.706. Jika nilai T hitung dalam rentang -1.706 sampai 1.706 maka H0 diterima. Dari uji t yang telah disajikan pada Tabel 4.7 dalam penelitian ini, dapat diketahui pengaruh masing – masing variabel independen terhadap variabel dependen. Dan dengan membandingkan nilai T hitung dengan T tabel maka dapat disimpulkan bahwa : 1. Variabel Current Ratio (X1) memiliki nilai T = 1.653 < 1.706 atau berada di dalam rentang antara -1.706 sampai dengan 1.706. Selain itu, variabel Current Ratio juga memiliki nilai signifikan sebesar 0.076 di mana angka tersebut > 0.05. Artinya
81
Ho1 diterima atau variabel Current Ratio tidak memiliki pengaruh yang signifikan secara parsial terhadap Harga Saham. 2. Variabel Total Assets Turn Over (X2) memiliki nilai T = 2.384 > 1.706 atau berada di luar rentang antara -1.706 sampai dengan 1.706. Selain itu, variabel Total Assets Turn Over juga memiliki nilai signifikan sebesar 0.025 di mana angka tersebut < 0.05. Artinya Ho2 ditolak atau variabel Total Assets Turn Over memiliki pengaruh yang signifikan secara parsial terhadap Harga Saham. 3. Variabel Debt to Equity Ratio (X3) memiliki nilai T = 3.543 > 1.706 atau berada di luar rentang antara -1.706 sampai dengan 1.706. Selain itu, variabel Debt to Equity Ratio juga memiliki nilai signifikan sebesar 0.002 di mana angka tersebut < 0.05. Artinya Ho3 ditolak atau variabel Debt to Equity Ratio memiliki pengaruh yang signifikan secara parsial terhadap Harga Saham. 4. Variabel Return On Equity (X4) memiliki nilai T = 0.806< 1.706 atau berada di dalam rentang antara -1.706 sampai dengan 1.706. Selain itu, variabel Return On Equity juga memiliki nilai signifikan sebesar 0.428 di mana angka tersebut > 0.05. Artinya Ho4 diterima atau variabel Return On Equity tidak memiliki pengaruh yang signifikan secara parsial terhadap Harga Saham.
4.4.1.1. Pembahasan Hasil Penelitian Uji Statistik ‘t’ Berdasarkan hasil penelitian yang telah disajukan secara statistik, maka untuk menjelaskan gambaran yang lebih komprehensif, hasil dalam penelitian ini akan ditelaah dan diuraikan lebih lanjut sesuai dengan aspek – aspek kinerja keuangan yang mendasari penelitian ini.
82
Berikut penjelasan dari setiap aspek yang mewakili setiap rasio keuangan terhadap uji parsial (t-test) : 1. Current Ratio (CR) Pada hasil analisis dalam penelitian, didapatkan hasil analisis bahwa current ratio secara parsial tidak berpengaruh terhadap harga saham. Hasil analisis ini dapat dibuktikan dengan melihat pada tabel hasil regresi yang menunjukkan bahwa nilai t hitung Current Ratio sebesar 1.653, pada nilai Sig/Significance untuk variabel Current Ratio (CR) sebesar 0.076, yaitu lebih besar dari 0.05. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pengujian hipotesis pada Ho1 diterima dan Ha1 ditolak. Hal ini juga mengindikasikan bahwa setiap perubahan yang ditunjukkan oleh current ratio tidak diikuti oleh peningkatan harga saham. Kemungkinan ini dapat disebabkan oleh faktor lain yang menunjukkan bahwa current ratio memiliki beberapa keterbatasan. Sebab, current ratio sendiri tidak dapat memberikan gambaran yang jelas mengenai likuiditas suatu perusahaan, di mana ada hal – hal lain yang harus diperhatikan, misalnya seberapa likuid piutang – piutang (account receivables) perusahaan dan persediaannya (inventory). Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Anggrainy (2012), di mana dalam penelitian tersebut dijelaskan bahwa Current Ratio tidak berpengaruh secara parsial terhadap harga saham pada perusahaan manufaktur pada industri makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Pada penelitian Cory (2010) juga menghasilkan hasil kesimpulan yang sama yaitu Current Ratiotidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap harga saham pada perusahaan yang bergerak pada industri property dan real estate.
83
Di samping itu, penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Oktavia Putri
Yuswita (2012) yang menunjukkan bahwa current ratio memberikan pengaruh terhadap return saham pada perusahaan property dan real estate, di mana hasil penelitian menunjukkan nilai signifikansi kurang dari 5%. Hal ini menunjukkan bahwa variabel Current Ratio tidak dapat digunakan dalam memprediksi hargsa saham perusahaan property dalam penelitian ini. 2. Total Asset Turnover (TATO) Pada hasil analisis dalam penelitian, didapatkan hasil analisis bahwa Total Assets Turnover (TATO) secara parsial berpengaruh terhadap harga saham. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang ditunjukkan oleh total assets turnover diikuti oleh peningkatan harga saham. Hasil analisis ini dapat dibuktikan dengan melihat pada tabel hasil regresi yang menunjukkan bahwa nilai t hitung Total Assets Turnover sebesar 2.384, dengan nilai Sig/Significance untuk variablel Total Assets Turnover sebesar 0.025 yaitu lebih kecil dari 0.05. Hal ini juga menunjukkan bahwa secara parsial variabel total assets turnover berpengaruh terhadap harga saham.Artinya, hasil tersebut menunjukkan bahwa pengujian hipotesis pada Ho2 ditolak dan Ha2 diterima. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Yulifati Laoli (2009) yang menyatakan bahwa total assets turnover berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Selain itu penelitian tidak sejalan dengan penelitian Bramantyo Nugroho (2012) yang menyatakan bahwa total assets turnover tidak memiliki pengaruh terhadap return saham. Kemampuan total assets turnover dalam mempengaruhi harga saham karena total assets turnover menunjukkan efektivitas perusahaan dalam menggunakan 84
aktivanya untuk menghasilkan penjualan yang akan menghasilkan laba. Penjualan yang dihasilkan perusahaan akan dikurangi dengan harga pokok penjualan, seluruh beban operasional, beban lainnya, dan pajak penghasilan untuk memperoleh laba bersih yang akan digunakan untuk menghitung besarnya harga saham. 3. Debt to Equity Ratio (DER) Pada hasil analisis dalam penelitian, didapatkan hasil analisis bahwa Debt to Equity Ratio (DER) secara parsial berpengaruh terhadap harga saham. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang ditunjukkan oleh debt to equity ratio diikuti oleh peningkatan harga saham. Hasil analisis ini dapat dibuktikan dengan melihat pada tabel hasil regresi yang menunjukkan bahwa nilai t hitung Debt to Equity Ratio sebesar 3.543, dengan nilai Sig/Significance untuk variablel Debt to Equity Ratio sebesar 0.002 yaitu lebih kecil dari 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa secara parsial variabel debt to equity ratio berpengaruh terhadap harga saham. Artinya, hasil tersebut menunjukkan bahwa pengujian hipotesis pada Ho3 ditolak dan Ha3 diterima. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Putri (2012) yang menyatakan bahwa DER secara parsial signifikan berpengaruh terhadap return saham perusahaan Real estate and Property di BEI periode 2007-2009. Hal ini menunjukkan bahwa variabel DER dapat digunakan dalam memprediksi harga saham perusahaan property dalam penelitian ini. Dan penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian Faruq Ghozali (2012) yang menyatakan bahwa DER tidak berpengaruh terhadap harga saham. 4. Return on Equity (ROE) Pada hasil analisis dalam penelitian, didapatkan hasil analisis bahwa Return on Equity (ROE) secara parsial tidak berpengaruh terhadap harga saham. Hasil analisis ini dapat dibuktikan dengan melihat pada tabel hasil regresi yang 85
menunjukkan bahwa nilai t hitung ROE sebesar 0.806, dengan nilai Sig/Significance untuk variabel ROE sebesar 0.428, yaitu lebih besar dari 0.05. Artinya, hasil tersebut menunjukkan bahwa pengujian hipotesis pada Ho4 diterima dan Ha4 ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa setiap perubahan yang ditunjukkan oleh return on equity tidak diikuti oleh peningkatan harga saham. Hasil ini sejalan dengan penelitian Siti Aisyah (2011) yang juga menghasilkan hasil kesimpulan yang sama yaitu Return on Equity tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap harga saham perusahaan property dan real estate yang listing di BEI. Dan tidak sejalan dengan penelitian Nurfadillah (2011) yang menunjukkan bahwa ROE berpengaruh terhadap harga saham pada PT. Unilever Indonesia Tbk. Berdasarkan hasil penelitian ini, maka menunjukkan bahwa variabel ROE tidak dapat digunakan dalam memprediksi hargsa saham perusahaan property dan real estate.
4.4.2. Uji Signifikansi Simultan Secara simultan, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji F (F test).Uji F dilakukan dengan maksud untuk menguji apakah variabel – variabel independen yang dipakai dalam penelitian ini memiliki pengaruh
secara simultan terhadap
variabel dependennya. Berikut disajikan hasil uji F pada tabel 4.8 di bawah ini.
86
Tabel 4.8 Uji Statistik ‘F’ ANOVAb Model
Sum of Df Squares
Mean Square
Regression 2.23151 4 5.57878 1 Residual 1.32001 25 5.28004 Total 3.55152 29 a. Dependent Variable: HS b. Predictors: (Constant), ROE, TATO, CR, DER Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
F
Sig.
10.566
.000a
Berdasarkan Tabel 4.8 diatas diperoleh nilai F hitung sebesar 10.566 dengan nilai signifikan probabilitas 0.000. Nilai signifikan probabilitas lebih kecil dari 0.05, maka dapat diambil kesimpulan bahwa model
regresi dapat digunakan untuk
memprediksi harga saham dalam penelitian ini atau dapat dikatakan bahwa Current Ratio, Total Assets Turn Over, Debt to Equity Ratio, dan Return on Equity secara bersama - sama berpengaruh terhadap variabel harga saham perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
4.4.2.1 Pembahasan Hasil Penelitian Uji Statistik ‘F’ Hasil analisis pada uji F dalam penelitian ini telah ditemukan bahwa secara simultan variabel Current Ratio, Total Assets Turn Over, Debt to Equity Ratio, dan Return on Equity memiliki pengaruh terhadap harga saham jika dilihat dari nilai signifikan probabilitas 0.000 dimana nilai signifikan probabilitas lebih kecil dari 0.05 (5%), ini mengartikan bahwa pengujian hipotesis pada Ho5 ditolak dan Ha5 diterima. Hasil penelitian ini didukung oleh penelitian yang menyatakan bahwa berpengaruh
87
signifikan terhadap harga saham.Penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian Nur Fita Sari (2012) dan inkonsistensi dengan penelitian Pebri Fuji Astuti (2012).
88
