PENGARUH ECONOMIC VALUE ADDED (EVA) DAN ANALISIS FUNDAMENTAL TERHADAP HARGA SAHAM (STUDI PADA SEKTOR INDUSTRI PERDAGANGAN RETAIL)

Michael V.Damanik - PENGARUH ECONOMIC VALUE ADDED (EVA) DAN…

PENGARUH ECONOMIC VALUE ADDED (EVA) DAN ANALISIS FUNDAMENTAL TERHADAP HARGA SAHAM (STUDI PADA SEKTOR INDUSTRI PERDAGANGAN RETAIL) Dr. WIDYATMINI MICHAEL VALENTINO DAMANIK Mahasiswa Fakultas Ekonomi, Jurusan Akuntansi – Universitas Gunadarma ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari Economic Value Added dan Analisis Fundamental terhadap harga saham perusahaan pada sektor industri retail. Metodologi yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah pengumpulan data berbasis web yaitu laporan keuangan perusahaan dan harga saham perusahaan yang kemudian diolah dan dianalisis dengan menggunakan Microsoft Excel. Setelah diperoleh hasil analisis dengan menggunakan Microsoft Excel, kemudian data tersebut dilakukan uji statistik menggunakan SPSS 11.5 untuk mengetahui pengaruh dari Economic Value Added dan Analisis Fundamental terhadap harga saham perusahaan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dari keempat belas variabel bebas (Economic Value Added, Current Ratio, Quick Ratio, Total Asset Turnover Ratio, Inventory Turnover Ratio, Gross Profit Margin Ratio, Net Profit Margin Ratio, Return On Asset Ratio, Return On Equity Ratio, Debt Ratio, Debt Equity Ratio, Leverage Ratio, Earning Per Share, dan Price Earning Ratio) secara bersamasama seluruhnya berpengaruh secara signifikan terhadap harga saham perusahaan, tetapi secara parsial hanya Net Profit Margin Ratio dan Earning Per Share yang berpengaruh secara signifikan terhadap harga saham perusahaan. Kata Kunci : Harga Saham, Economic Value Added, Analisis Fundamental.

1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pasar modal di Indonesia terus berkembang, seiring dengan pembangunan nasional. Hal ini terlihat dari kapitalisasi pasar yang terus mengalami peningkatan beberapa tahun belakangan ini. Keadaan belakangan inipun juga menunjukkan terjadinya peningkatan pada jumlah peminat pasar modal, terlihat dari peningkatan jumlah transaksi harian dan jumlah emitten baru yang terdaftar (listing). Pasar modal adalah tempat bertemunya pihak yang membutuhkan dana, seperti perusahaan-perusahaan yang ingin memperluas usahanya, menambah modal baru, dan sebagainya, dengan pihak yang memiliki kelebihan dana, para 1


investor yang ingin menanamkan dananya dalam bentuk saham, obligasi, dan sebagainya, dengan harapan memperoleh keuntungan dari dana tersebut. Salah satu instrumen pasar modal yang paling sering diperdagangkan adalah saham. Terutama saham yang bersifat Go Public. Saham Go Public adalah saham yang diperjual-belikan pada khalayak umum (investor) pada suatu bursa saham. Bursa efek yang mengatur transaksi pembelian dan penjualan saham di Indonesia adalah Bursa Efek Indonesia (BEI). Seperti halnya harga-harga barang pada pasar tradisional yang dapat mengalami fluktuasi, harga-harga saham yang diperdagangkan di pasar modalpun mengalami fluktuasi. Namun tidak seperti harga-harga barang yang diperdagangkan di pasar tradisional yang cenderung konstan dan hanya berubah karena kondisi tertentu seperti perubahan harga musiman, kenaikan harga BBM, dan sebagainya, harga-harga saham yang diperdagangkan di pasar modal dapat naik ataupun turun dalam hitungan menit. Kenaikan ataupun penurunan harga dari saham dipengaruhi oleh seberapa kuat penawaran dan penjualan yang terjadi pada bursa terhadap saham tersebut. Harga saham akan naik jika semakin banyak investor yang ingin membeli saham tersebut, sebaliknya harga saham akan turun jika semakin banyak investor yang ingin menjual saham tersebut. Banyak hal yang mempengaruhi penilaian terhadap suatu saham, namun pada umumnya kinerja perusahaan cukup berpengaruh terhadap kenaikan ataupun penurunan dari harga saham tersebut. Kinerja perusahaan biasanya diukur dari kemampuan perusahaan menghasilkan laba dari kegiatan operasionalnya. Besarkecilnya laba yang bisa dihasilkan menunjukkan kemampuan perusahaan memenuhi kewajiban-kewajibannya seperti biaya-biaya operasional, hutang dan bunga pinjaman, serta pengembalian modal dalam bentuk dividen. Hal inilah yang diinginkan oleh para investor. Ada banyak cara untuk menilai kinerja perusahaan, namun pada umumnya para investor biasanya menggunakan Analisis Fundamental untuk menilai kinerja perusahaan. Adapun Analisis Fundamental adalah suatu alat analisis laporan keuangan menggunakan rasio-rasio tertentu seperti Rasio Likuiditas, Rasio Aktivitas, Rasio Profitabilitas, Rasio Pengungkit, dan Rasio Pasar yang akan digunakan untuk menilai kinerja perusahaan berdasarkan Laporan Keuangan perusahaan yang bersangkutan. Namun pada perkembangannya, akhir-akhir ini semakin banyak teori dan metode-metode baru untuk menilai kinerja perusahaan. Salah satu dari metode baru tersebut adalah Economic Value Added (EVA). Metode EVA didasarkan pada gagasan laba ekonomis yang menyatakan bahwa kekayaan hanya diciptakan ketika sebuah perusahaan mampu menutup biaya operasi dan biaya modal. EVA merupakan tolak ukur kinerja keuangan yang berbasis nilai, yang menggambarkan jumlah absolut dari nilai pemegang saham (shareholder value) yang dapat dihasilkan (created) atau dirusak (destroyed) pada suatu periode tertentu. Adapun BEI membagi perusahaan-perusahaan yang tercatat (listing) ke dalam berbagai-bagai sektor dan subsector berdasarkan kegiatan usahanya. Salah satu sektor di dalam Bursa Efek Indonesia adalah Sektor Perdagangan Retail. Adapun perkembangan pembangunan di berbagai daerah di seluruh Indonesia 2


menunjukkan semakin banyaknya pusat perbelanjaan dan mall ataupun super mall yang dibangun, dan lebih banyak lagi yang sedang dalam proses pembangunan. Pada setiap mall setidaknya terdapat satu cabang dari perusahaan retail seperti Carrefour, Hypermart, Ramayana, Matahari, Giant, dll. Dari hal tersebut terlihat seberapa besarnya potensi yang dimiliki oleh Sektor Perdagangan Retail. Oleh sebab itu, penulis tertarik untuk mengambil populasi penelitian dari Sektor Perdagangan Retail karena menurut penulis, Sektor ini masih akan terus berkembang seturut dengan pembangunan infrastruktur dan kesejahteraan masyarakat di Indonesia. Berdasarkan uraian dan permasalahan di atas, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul: “PENGARUH ECONOMIC VALUE ADDED (EVA) DAN ANALISIS FUNDAMENTAL TERHADAP HARGA SAHAM” (STUDI PADA SEKTOR INDUSTRI PERDAGANGAN RETAIL). 1.2

Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan di atas, maka rumusan masalah penelitian ini adalah: “Bagaimana pengaruh Analisis Fundamental dan EVA terhadap harga saham perusahaan?” 1.3

Batasan Masalah Ruang lingkup penulisan ini dibatasi pada perhitungan EVA dan Analisis Fundamental terhadap laporan keuangan serta hubungannya terhadap harga saham objek penelitian. Perusahaan yang dijadikan penelitian adalah perusahaan yang terdaftar dalam Sektor Perdagangan Retail di Bursa Efek Indonesia tahun 20032007. 1.4

Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh EVA dan Analisis Fundamental terhadap harga saham objek penelitian.

2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Rasio Keuangan (Analisis Fundamental) Untuk menilai kondisi keuangan dan prestasi perusahaan, analisis keuangan memerlukan beberapa tolak ukur. Tolak ukur yang seringkali dipakai adalah rasio atau indeks yang menghubungkan dua data keuangan yang satu dengan yang lainnya. Analisis rasio keuangan, yang menghubungkan unsur-unsur neraca dan perhitungan laba-rugi satu dengan yang lainnya, dapat memberikan gambaran tentang sejarah perusahaan dan penilaian posisinya pada saat ini. Analisis rasio juga memungkinkan manajer keuangan memperkirakan reaksi para kreditor dan investor serta memberikan pandangan ke dalam tentang bagaimana kira-kira dana yang diperoleh (Agnes Sawir, 2003:6). 3


Rasio-rasio keuangan dapat dikelompokkan ke dalam lima kelompok dasar (Lukas Setia Atmaja, 2002:416), yaitu: 1. Rasio Likuiditas, yaitu rasio untuk mengukur kemampuan perusahaan memenuhi kewajiban jangka pendeknya. a. Current Ratio Mengukur kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya dengan menggunakan aktiva lancar. b. Quick Ratio Seperti Current Ratio tetapi persediaan tidak diperhitungkan karena kurang likuid. 2. Rasio Aktivitas, yaitu rasio untuk mengukur sejauh mana efektivitas penggunaan asset dengan melihat tingkat aktivitas asset. a. Total Asset Turnover Ratio Mengukur efektifitas penggunaan seluruh aktiva. b. Inventory Turnover Ratio Mengukur perputaran persediaan menjadi kas. 3. Rasio Profitabilitas, yaitu rasio untuk melihat kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba. a. Gross Profit Margin Ratio Mengukur tingkat pengembalian laba kotor terhadap penjualan. b. Net Profit Margin Ratio Mengukur tingkat pengembalian laba bersih terhadap penjualan. c. Return On Asset Ratio Mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan keuntungan dengan memanfaatkan aktivanya. d. Return On Equity Ratio Mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan keuntungan dengan memanfaatkan modalnya. 4. Rasio Pengungkit, yaitu rasio untuk mengukur kemampuan perusahaan memenuhi kewajiban jangka panjangnya serta menilai sejauh mana sumber pembiayaan perusahaan berasal dari pinjaman. a. Debt Ratio Mengukur tingkat penggunaan hutang sebagai sumber pembiayaan aktiva perusahaan. b. Debt Equity Ratio Membandingkan sumber pembiayaan yang berasal dari modal pemegang saham. c. Leverage Ratio Mengukur jumlah dari aktiva perusahaan terhadap modal pemegang saham.

4


5. Rasio Pasar, yaitu rasio untuk melihat perkembangan nilai pasar relatif terhadap nilai buku perusahaan. a. Earning Per Share Menghitung penghasilan bersih yang diperoleh untuk setiap lembar saham. b. Price Earning Ratio Menghitung penghasilan yang akan diterima investor bila perusahaan mengalami keuntungan 2.2

Economic Value Added (EVA) Beberapa ahli mengemukakan pendapatnya tentang Economic Value Added (EVA) dengan definisi yang berbeda-beda. Berikut ini adalah beberapa definisi Economic Value Added (EVA) menurut beberapa ahli yaitu: 1. Economic Value Added (EVA) merupakan indikator tentang adanya penambahan nilai dari suatu investasi (Agnes Sawir, 2003:48). 2. Economic Value Added (EVA) adalah suatu tolak ukur yang menggambarkan jumlah absolut dari nilai pemegang saham (Shareholder value) yang diciptakan (created) atau dirusak (destroyed) pada suatu periode tertentu, biasanya satu tahun (Amin Widjaja Tunggal, 2001:2). 3. Economic Value Added (EVA) adalah tolak ukur kinerja keuangan dengan mengukur perbedaan antara pengembalian atas modal perusahaan dengan biaya modal (S. David Young dan Stephen F, 2001:5).

3. METODE PENELITIAN 3.1

Data dan Variabel yang Digunakan Data dan variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari berbagai sumber. Adapun data-data tersebut antara lain: 1. Laporan Keuangan Konsolidasi tahun 2003 – 2007 2. Daftar Harga Saham masing-masing emiten tahun 2003 – 2007 3.4

Alat Analisis yang Digunakan 1. Analisis Fundamental a. Rasio Likuiditas 1.) Current Ratio (CR) 2.) Quick Ratio (QR) b. Rasio Aktivitas 1.) Total Asset Turnover Ratio (TAT)

5


2.) Inventory Turnover Ratio (IT) c. Rasio Profitabilitas 1.) Gross Profit Margin Ratio (GPM) G 2.) Net Profit Margin Ratio (NPM) 3.) Return On Asset Ratio (ROA) 4.) Return On Equity Ratio ROE) d. Rasio Pengungkit 1.) Debt Ratio (DR) 2.) Debt Equity Ratio (DER) 3.) Leverage Ratio (LR) e. Rasio Pasar 1.) Earning Per Share (EPS) 2.) Price Earning Ratio (PER)

2. Economic Value Added (EVA) a. Penghitungan Net Operating Profit After Tax (NOPAT). NOPAT adalah laba yang diperoleh dari operasi perusahaan setelah dikurangi pajak penghasilan, tetapi termasuk biaya keuangan (financial cost) dan non cash bookkeeping entries seperti biaya penyusutan.

b. Menghitung Invested Capital. Invested Capital adalah jumlah seluruh keuangan perusahaan terlepas dari kewajiban jangka pendek, passiva yang tidak menanggung bunga seperti hutang, upah yang akan jatuh tempo, dan pajak yang akan jatuh tempo. Invested Capital sama dengan jumlah ekuitas pemegang saham, seluruh hutang jangka pendek dan jangka 6


panjang yang menanggung bunga hutang, dan kewajiban jangka panjang lainnya.

c. Menentukan Capital Cost Rate (WACC / Weighted Average Cost of Capital) WACC adalah jumlah biaya dari setiap komponen modal hutang jangka pendek, hutang jangka panjang, dan ekuitas pemegang saham ditimbang berdasarkan proporsi relatifnya dalam struktur modal perusahaan pada nilai pasar. Dengan cara: 1). Menghitung Tingkat Modal dari Hutang (D)

2.) Menghitung Biaya Hutang Jangka Pendek (rd) 3.) Menentukan Pajak Penghasilan (T) 4.) Menghitung Tingkat Modal dari Ekuitas (E) 5.) Menghitung Biaya Modal (re)

d. Menghitung Capital Charges Capital Charges adalah aliran kas yang dibutuhkan untuk mengganti para investor atas resiko usaha dari modal yang ditanamkan.

e. Menghitung Nilai Economic Value Added (EVA) Economic Value Added (EVA) adalah laba yang tersisa setelah dikurangi biaya modal yang diinvestasikan untuk menghasilkan laba tersebut.

3. Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda yang berbasis Ordinary Least Square (OLS). Setidaknya ada empat uji asumsi klasik, yaitu uji normalitas, multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi. Tidak ada ketentuan yang pasti tentang urutan uji mana dulu yang harus dipenuhi. Analisis dapat dilakukan tergantung pada data yang ada. Setelah 7


dilakukan analisis terhadap semua uji asumsi klasik, jika ada data yang tidak memenuhi persyaratan, maka dapat dilakukan perbaikan pada uji tersebut sampai data tersebut memenuhi persyaratan asumsi klasik. a. Uji Normalitas Uji normalitas adalah untuk melihat apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki populasi data yang berdistribusi normal. Pengamatan data yang normal akan memberikan nilai ekstrim rendah dan ekstrim tinggi yang sedikit dan kebanyakan mengumpul di tengah. Demikian juga nilai rata-rata, modus dan median relatif dekat. Uji normalitas dapat dilakukan salah satunya dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Data dinyatakan berdistribusi normal apabila tingkat signifikansinya lebih besar dari 0,05. b. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual pengamatan satu ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah di mana tidak terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain atau disebut homoskedastisitas. Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan salah satunya dengan menggunakan Uji Glejser. Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan variabel-variabel bebas terhadap nilai absolut residualnya (Gujarati, 2003). Interpretasi heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat signifikansi antara variabel bebas secara parsial terhadap absolut residualnya. Gangguan heteroskedastisitas terjadi jika terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas (salah satu atau kesemuanya) terhadap absolut residualnya. c. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda. Jika ada korelasi yang tinggi di antara variabelvariabel bebasnya, maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi terganggu. Uji multikolinearitas dapat dilakukan salah satunya dengan menggunakan Variance Inflation Factor (VIF). Data dinyatakan memiliki gangguan multikolinearitas apabila memiliki nilai VIF yang lebih besar dari 5. d. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi adalah untuk melihat apakah terjadi korelasi antara suatu periode dengan periode sebelumnya. Secara sederhana bahwa analisis regresi adalah untuk melihat pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat, jadi tidak boleh ada korelasi antara 8


observasi dengan data observasi sebelumnya. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah di mana tidak terdapat autokorelasi. Uji autokorelasi dapat dilakukan salah satunya dengan menggunakan Uji Durbin Watson. Yang dimaksud dengan Uji Durbin Watson adalah mencari nilai Durbin Watson (DW), kemudian membandingkannya dengan nilai DW tabel. Adapun kriteria untuk menerima atau menolak Ho (ada atau tidaknya gangguan autokorelasi pada data), adalah sebagai berikut: Gambar 3.1 Daerah Penerimaan Pada Uji Durbin Watson Menolak Ho Autokorelasi Positif

0

Daerah Keragu‐ raguan

dL

Menerima Ho Tidak ada Autokorelasi

dU

2


4 – dU

Menolak Ho Autokorelasi Negatif

4 – dL

Sumber: Dwi Priyatno, Mandiri Belajar SPSS, Hal 49 4. Analisis Descriptive Statistic Analisis Descriptive Statistic digunakan untuk mengetahui nilai terendah, tertinggi, nilai rata-rata, dan standar deviasi dari masingmasing variabel. 5. Analisis Regresi Linier Berganda Analisis Regresi Linier Berganda adalah alat analisis statistika yang digunakan untuk mengukur hubungan secara linier antara dua atau lebih variabel bebas terhadap sebuah variabel terikat. Persamaan Regresi Linier Berganda: Y’ = a + b1X1 + b2X2 + … + bnXn Keterangan: Y’ = Variabel terikat yang diprediksi a = Konstanta b = Koefisien regresi X = Variabel bebas

9

4


a. Analisis Korelasi Ganda (R) Analisis Koefisien Ganda digunakan untuk mengetahui seberapa kuatkah pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Adapun menurut Sugiyono (2007) pedoman untuk memberikan interpretasi Koefisien Korelasi Ganda sebagai berikut: Tabel 3.1 Interpretasi Koefisien Korelasi Ganda Interval Koefisien Tingkat Pengaruh 0,000 – 0,199 Sangat Lemah 0,200 – 0,399 Lemah 0,400 – 0,599 Sedang 0,600 – 0,799 Kuat 0,800 – 1,000 Sangat Kuat Sumber : Sugiyono, 2007 b. Analisis Koefisien Determinasi (R2) Analisis Koefisien Determinasi digunakan untuk mengetahui besarnya persentase pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. c. ANOVA (Uji F) ANOVA digunakan untuk mengetahui signifikansi antara variabel bebas dengan variabel terikat. Jika signifikan (nilai signifikansi di bawah 0,05) berarti variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel terikat. Jika tidak signifikan (nilai signifikansi di atas 0,05) berarti variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel terikat. d. Uji Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji t) Uji Koefisien Regresi Secara Parsial digunakan untuk mengetahui arah dan pengaruh dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat secara parsial. Untuk mengetahui apakah variabel bebas secara terpisah berpengaruh secara signfikan atau tidak terhadap variabel terikat, dapat diketahui dari nilai signifikansinya. Jika nilai signifikansi di bawah 0,05 berarti variabel bebas secara terpisah memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat. Jika nilai signifikansi di atas 0,05 berarti variabel bebas secara terpisah tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat. Arah pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dapat dilihat dari nilai t hitungnya. Jika t hitung bernilai positif artinya variabel bebas memiliki pengaruh yang searah dengan variabel terikat, sedangkan jika t hitung bernilai negatif artinya variabel bebas memiliki pengaruh yang berlawanan arah dengan variabel terikat.

10


4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1

Analisis Fundamental Contoh perhitungan Analisis Fundamental: 2007

2006

ALFA 2005

2004

2003

344,663 270,878 1.272 344,663 141,920 270,878 0.748

381,552 207,400 1.840 381,552 215,922 207,400 0.799

315,581 229,340 1.376 315,581 209,853 229,340 0.461

346,346 259,610 1.334 346,346 230,456 259,610 0.446

318,334 188,169 1.692 318,334 201,087 188,169 0.623

Rasio Aktivitas Penjualan Bersih Total Aktiva Total Asset Turnover Penjualan Bersih Inventory Inventory Turnover

3,175,322 688,375 4.613 3,175,322 141,920 22.374

3,624,924 744,926 4.866 3,624,924 215,922 16.788

3,363,877 719,830 4.673 3,363,877 209,853 16.030

3,265,440 742,487 4.398 3,265,440 230,456 14.169

3,614,851 665,034 5.436 3,614,851 201,087 17.977

Rasio Profitabilitas Laba Kotor Penjualan Bersih Gross Profit Margin (GPM) Laba Bersih Penjualan Bersih Net Profit Margin (NPM) Laba Bersih Total Aktiva Return On Assets (ROA) Laba Bersih Total Ekuitas Return On Equity (ROE)

233,080 3,175,322 0.073 4,176 3,175,322 0.001 4,176 688,375 0.006 4,176 373,298 0.011

228,396 3,624,924 0.063 39,074 3,624,924 0.011 39,074 744,926 0.052 39,074 368,891 0.106

198,551 3,363,877 0.059 9,943 3,363,877 0.003 9,943 719,830 0.014 9,943 329,817 0.030

214,054 3,265,440 0.066 5,068 3,265,440 0.002 5,068 742,487 0.007 5,068 319,874 0.016

210,250 3,614,851 0.058 8,364 3,614,851 0.002 8,364 665,034 0.013 8,364 314,805 0.027

Rasio Pengungkit Total Hutang Total Aktiva Debt Ratio Total Hutang Total Ekuitas Debt Equity Ratio (DER) Total Aktiva Total Ekuitas Leverage Ratio

315,077 688,375 0.458 315,077 373,298 0.844 688,375 373,298 1.844

375,614 744,926 0.504 375,614 368,891 1.018 744,926 368,891 2.019

389,604 719,830 0.541 389,604 329,817 1.181 719,830 329,817 2.183

422,246 742,487 0.569 422,246 319,874 1.320 742,487 319,874 2.321

349,855 665,034 0.526 349,855 314,805 1.111 665,034 314,805 2.113

Rasio Pasar Earning Per Share (EPS)* Harga Pasar Per Lembar Saham Earning Per Share Price Earning Ratio (PER)

9 2,100 9 233.333

83 1,020 83 12.289

21 1,340 21 63.810

11 1,000 11 90.909

18 1,250 18 69.444

Analisis Fundamental Rasio Likuiditas Aktiva Lancar Hutang Lancar Current Ratio Aktiva Lancar Inventory Hutang Lancar Quick Ratio

*Tertera Di Dalam Laporan Keuangan

11


Contoh Perhitungan EVA: Laba Bersih (Setelah Pajak) Biaya Bunga NOPAT

2007 4,176 ‐24,040 ‐19,864

2006 39,074 ‐29,842 9,232

ALFA 2005 9,943 ‐32,524 ‐22,581

2004 5,068 ‐32,839 ‐27,771

2003 8,364 ‐27,761 ‐19,397

Hutang Jk. Pendek Hutang Jk. Panjang Total Ekuitas Invested Capital (IC)

270,878 44,199 373,298 688,375

207,400 168,214 368,891 744,505

229,340 160,264 329,817 719,421

259,610 162,637 319,874 742,121

188,169 161,686 314,805 664,660

Total Hutang Total Ekuitas Tingkat Hutang (D) Biaya Bunga Total Hutang Cost Of Debt (rd) Beban Pajak Laba Sebelum Pajak Tingkat Pajak (T) Total Ekuitas Total Hutang Tingkat Modal (E) PER Cost Of Equity (re) WACC

315,077 373,298 0.458 ‐24,040 315,077 ‐0.076 9,950 ‐5,913 ‐1.683 373,298 315,077 0.542 233.333 0.004 ‐0.091

375,614 368,891 0.505 ‐29,842 375,614 ‐0.079 4,642 34,444 0.135 368,891 375,614 0.495 12.289 0.081 0.006

389,604 329,817 0.542 ‐32,524 389,604 ‐0.083 5,156 4,830 1.067 329,817 389,604 0.458 63.810 0.016 0.010

422,247 319,874 0.569 ‐32,839 422,247 ‐0.078 3,617 1,444 2.505 319,874 422,247 0.431 90.909 0.011 0.071

349,855 314,805 0.526 ‐27,761 349,855 ‐0.079 882 7,490 0.118 314,805 349,855 0.474 69.444 0.014 ‐0.030

Capital Charges (CC)

‐62,893

4,197

7,364

52,936

‐19,959

43,029

5,035

‐29,945

‐80,707

562

Economic Value Added

Economic Value Added (EVA)

12


Hasil Perhitungan Analisis Fundamental No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Perusahaan ALFA 2007 ALFA 2006 ALFA 2005 ALFA 2004 ALFA 2003 HERO 2007 HERO 2006 HERO 2005 HERO 2004 HERO 2003 MPPA 2007 MPPA 2006 MPPA 2005 MPPA 2004 MPPA 2003 MTSM 2007 MTSM 2006 MTSM 2005 MTSM 2004 MTSM 2003

RALS 2007 RALS 2006 RALS 2005 RALS 2004 RALS 2003 RIMO 2007 RIMO 2006 RIMO 2005 RIMO 2004 RIMO 2003

CR 1,272 1,840 1,376 1,334 1,692 0,162 0,133 0,846 0,907 0,868 1,403 0,811 1,288 1,499 1,137 1,565 0,474 0,262 0,264 0,207 2,805 3,182 2,873 2,187 1,935 0,852 0,704 1,416 1,333 1,347

QR 0,748 0,799 0,461 0,446 0,623 -0,377 -0,442

0,317 0,365 0,380 0,943 0,290 0,717 1,164 0,798 1,532 0,463 0,249 0,187 0,150 2,044 2,438 2,079 1,828 1,631 0,220 0,210 0,340 0,439 0,473

TAT 4,613 4,866 4,673 4,398 5,436 2,936 2,977 2,827 2,925 2,623 1,162 1,403 1,511 1,375 1,480 0,342 0,373 0,347 0,375 0,371 1,677 1,771 1,839 1,485 1,414 2,057 2,995 1,793 1,490 1,274

IT 22,374 16,788 16,030 14,169 17,977 10,400 11,236 10,610 10,548 10,395 10,777 10,731 10,226 13,697 13,000 89,481 176,341 113,701 17,536 15,459 9,817 12,686 11,906 14,697 14,631 4,571 7,999 3,566 3,856 3,535

GPM 0,073 0,063 0,059 0,066 0,058 0,216 0,212 0,198 0,191 0,189 0,264 0,272 0,291 0,314 0,305 0,227 0,318 0,289 0,182 0,189 0,271 0,275 0,267 0,270 0,277 0,328 0,082 0,285 0,284 0,271

NPM 0,001 0,011 0,003 0,002 0,002 0,013 0,013 0,013 0,009

ROA 0,006 0,052 0,014 0,007 0,013 0,039 0,040 0,037 0,026

ROE 0,011 0,106 0,030 0,016 0,027 0,107 0,112 0,108 0,075

-0,007

-0,019

-0,053

0,018 0,019 0,032 0,023 0,023 0,095 0,123 0,138 0,137 0,091 0,075 0,070 0,070 0,082 0,085 0,009

0,021 0,027 0,049 0,031 0,034 0,032 0,046 0,048 0,051 0,034 0,126 0,124 0,129 0,122 0,121 0,018

0,056 0,074 0,108 0,068 0,066 0,042 0,060 0,071 0,089 0,068 0,170 0,161 0,172 0,188 0,201 0,084

-0,262

-0,786

-4,197

-0,052

-0,093

-0,180

-0,099

-0,147

-0,263

-0,075

-0,096

-0,165

DR 0,458 0,504 0,541 0,569 0,526 0,632 0,644 0,661 0,648 0,629 0,614 0,642 0,548 0,540 0,489 0,225 0,242 0,321 0,426 0,506 0,262 0,230 0,246 0,353 0,400 0,781 0,807 0,476 0,434 0,412

DER 0,844 1,018 1,181 1,320 1,111 1,721 1,807 1,947 1,842 1,693 1,590 1,793 1,214 1,174 0,956 0,290 0,319 0,473 0,741 1,023 0,354 0,299 0,326 0,545 0,666 3,647 4,311 0,923 0,800 0,710

Sumber: Hasil Perhitungan 4.2

Economic Value Added (EVA) Hasil Perhitungan EVA EVA ALFA HERO MPPA MTSM RALS RIMO

2007 43,029 45,057 23,777 -5,234 235,213 1,041

Tahun 2005 -29,945 44,840 43,997 54 208,553 17,498

2006 5,035 47,803 46,109 -7,987 213,259 -22,761

Sumber: Hasil Perhitungan

13

2004 -80,707 17,282 125,372 -714 216,547 49,204

2003 562 8,159 -32,218 -242 228,473 29,408

LR 1,844 2,019 2,183 2,321 2,113 2,721 2,807 2,947 2,842 2,693 2,590 2,793 2,214 2,174 1,956 1,290 1,319 1,473 1,741 2,023 1,354 1,299 1,326 1,545 1,666 4,667 5,343 1,936 1,791 1,722

EPS 9,000 83,000 21,000 11,000 18,000 209,000 195,000 168,000 104,000 -67,000 41,000 55,000 89,000 51,000 45,000 55,000 76,000 84,000 98,000 69,000 51,930 44,400 43,100 44,540 43,300 3,340 -154,000

-34,000 -59,000 -47,000

PER 233,333 12,289 63,810 90,909 69,444 23,684 24,615 41,667 26,923 -14,925 16,829 14,545 10,787 11,275 11,667 9,091 5,921 14,286 9,949 13,768 16,368 19,595 18,794 17,400 20,208 53,892 -0,422 -2,206 -1,102 -2,128


4.3

Harga Saham (Dalam Rupiah) Harga Saham (Dalam Rupiah) Harga Saham ALFA HERO MPPA MTSM RALS RIMO

2007 2.100 4.950 690 500 850 180

2006 1.020 4.800 800 450 870 65

Tahun 2005 1.340 7.000 960 1.200 810 75

2004 1.000 2.800 575 975 775 65

2003 1.250 1.000 525 950 875 100

Sumber: http://www.yahoofinance.com 4.4

Uji Asumsi Klasik Hasil Uji Normalitas Tests of Normality a

Harga Saham EVA CR QR TAT IT GPM NPM ROA ROE DR DER LR EPS PER

Kolmogorov-Smirnov Statistic df Sig. .328 30 .057 .299 30 .099 .125 30 .200* .202 30 .094 .188 30 .084 .424 30 .199 .228 30 .074 .227 30 .085 .339 30 .119 .386 30 .117 .092 30 .200* .170 30 .072 .171 30 .055 .145 30 .107 .307 30 .088

Statistic .658 .804 .937 .896 .898 .466 .849 .853 .504 .279 .961 .805 .802 .948 .596

Shapiro-Wilk df 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30

Sig. .065 .077 .076 .065 .075 .239 .060 .072 .218 .284 .326 .081 .065 .152 .065

*. This is a lower bound of the true significance. a. Lilliefors Significance Correction

Sumber: Hasil SPSS Dari tabel di atas kita dapat mengetahui nilai signifikansi Kolmogorov Smirnov terhadap semua variabel bebas. Terlihat bahwa semua variabel bebas memiliki nilai signikansi Kolmogorov Smirnov di atas 0,05 sehingga dapat kita simpulkan bahwa data di atas berdistribusi normal.

14


Hasil Uji Heteroskedastisitas Nilai Signifikansi Variabel Bebas Terhadap Absolut Residual No. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Variabel Bebas EVA CR QR TAT IT GPM NPM

Nilai Signifikansi 0,949 0,679 0,569 0,598 0,719 0,925 0,923

No. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14.

Variabel Bebas ROA ROE DR DER LR EPS PER

Nilai Signifikansi 0,501 0,421 0,232 0,484 0,490 0,180 0,542

Sumber: Hasil SPSS Dari tabel di atas kita dapat melihat nilai signifikansi masing-masing variabel bebas terhadap absolut residualnya. Terlihat bahwa semua variabel bebas memiliki nilai signifikansi di atas 0,05. Dapat kita simpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas dengan absolut residualnya, sehingga dapat dikatakan bahwa tidak terdapat gangguan heteroskedastisitas pada data penelitian.

15


Hasil Uji Multikolinearitas Model

1

2

3

Variabel EVA CR QR TAT IT GPM NPM ROA ROE DR LR EPS PER EVA CR QR TAT IT GPM NPM ROA ROE DR LR EPS EVA CR QR TAT GPM NPM ROA ROE DR LR EPS

VIF 5,872 58,478 51,205 30,356 7,168 14,596 62,064 349,044 161,123 31,098 19,706 4,304 2,655 5,848 40,928 36,737 22,628 6,570 14,398 61,584 333,084 145,709 26,995 17,685 4,281 4,806 32,651 30,894 12,882 8,761 52,835 308,595 141,900 20,428 17,203 4,208

Model

4

5

6

7

Variabel EVA CR QR TAT GPM NPM ROE DR LR EPS EVA CR QR GPM NPM ROE DR LR EPS EVA CR GPM NPM ROE DR LR EPS EVA CR GPM NPM ROE LR EPS

VIF 3,594 30,621 29,686 9,426 7,992 13,837 13,636 17,200 17,100 2,867 3,550 26,091 26,997 2,414 12,926 11,751 16,987 15,561 2,695 3,490 4,599 1,997 5,672 7,391 16,381 14,885 2,584 3,373 3,563 1,563 3,405 3,246 2,566 2,568

Model

8

9

10

11 12

Variabel EVA CR GPM NPM ROE EPS EVA CR GPM NPM EPS EVA GPM NPM EPS GPM NPM EPS NPM EPS

VIF 3,373 3,363 1,558 2,727 2,960 2,467 2,992 2,789 1,448 1,888 2,061 1,247 1,277 1,795 1,595 1,121 1,742 1,591 1,579 1,579

Sumber: Hasil SPSS Dari hasil SPSS, kita dapat mengetahui bahwa terdapat keseluruhan 12 model regresi. Dari model ke-1 sampai dengan model ke-6 masih terdapat variabel bebas yang memiliki nilai VIF lebih besar dari 5, dengan kata lain terdapat gangguan Multikolinearitas pada model regresi. Namun mulai dari model ke-7 sampai dengan model ke-12 sudah tidak ada variabel bebas yang memiliki nilai VIF yang lebih besar dari 5, dengan kata lain sudah tidak terdapat gangguan Multikolinearitas pada model regresi. Dari hal di atas, kita dapat mengambil kesimpulan bahwa Model Regresi yang dapat kita gunakan adalah mulai dari Model Regresi ke-7sampai dengan Model Regresi ke-12. Adapun variabel bebas yang dimiliki Model Regresi ke-7 adalah EVA, CR, GPM, NPM, ROE, LR, dan EPS. Variabel bebas dalam Model 16


Regresi ke-7 semakin berkurang (dieliminasi) sampai akhirnya pada Model Regresi ke-12 variabel bebas yang tersisa hanya NPM dan EPS. Hasil Uji Autokorelasi Model Summaryb Model 1

R R Square .891a .793

Adjusted R Square .727

Std. Error of the Estimate 828.652

Durbin-W atson 2.014

a. Predictors: (Constant), EPS, EVA, LR, GPM, ROE, NPM, CR b. Dependent Variable: Harga Saham

Sumber: Hasil SPSS - Nilai Durbin Watson Tabel n = 30; k = 7 dL = 0,926; dU = 2,034; 4-dL =3,074; 4-dU = 1,966 Gambar 5.1 Daerah Penerimaan Pada Uji Durbin Watson Menolak Ho Autokorelasi Positif

0


Menerima Ho Tidak ada Autokorelasi


Menolak Ho Autokorelasi Negatif

0,926

1,966

2,014

2,034

3,074

dL

4 – dU

DW

dU

4 – dL

4

Dari gambar di atas kita dapat melihat bahwa nilai DW berada pada daerah penerimaan Ho yang artinya tidak terdapat gangguan autokorelasi pada data penelitian, sehingga dapat dikatakan bahwa Model Regresi ke-7 lulus Uji Autokorelasi.

17


4.5

Analisis Descriptive Statistic Descriptive Statistics N Harga Saham EVA CR QR TAT IT GPM NPM ROA ROE DR DER LR EPS PER Valid N (listwise)

30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30

Minimum 65 -80707 .133 -.442 .342 3.535 .058 -.262 -.786 -4.197 .225 .290 1.290 -154.000 -14.925

Maximum 7000 235213 3.182 2.438 5.436 176.341 .328 .138 .129 .201 .807 4.311 5.343 209.000 233.333

Mean 1318.33 49015.47 1.26580 .71717 2.16027 23.29133 .21952 .02207 .00353 -.08627 .49220 1.22127 2.22373 45.02033 27.67553

Std. Deviation 1586.568 85677.978 .789585 .707437 1.447079 37.175729 .087572 .077773 .161694 .783385 .159545 .911792 .917131 74.444758 45.006711

Sumber: Hasil SPSS Dari tabel di atas, kita dapat mengetahui bahwa jumlah data observasi (N), nilai minimum (Minimum), nilai maksimum (Maksimum), nilai rata-rata (Mean), serta nilai standar deviasi (Std. Deviation) masing-masing variabel. Sebagai contoh, variabel Harga Saham memiliki jumlah data observasi sebanyak 30, dengan nilai minimum 65, nilai maksimum 7.000, nilai rata-rata 1.318,33, serta standar deviasi sebesar 1.586,568. Begitupun selanjutnya dengan variabel EVA, CR, dst.

18


4.6 Analisis Regresi Linier Berganda Model 1

Variables Entered/Removed(b) Variables Entered Variables Removed PER, NPM, CR, IT, GPM, EPS, LR, EVA, TAT, ROE, DR, QR, . ROA(a)

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

.

PER

.

IT

.

ROA

.

TAT

.

QR

.

DR

.

LR

.

ROE

.

CR

.

EVA

.

GPM

Method Enter Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100).

Sumber: Hasil SPSS Tabel di atas menunjukkan berapa banyak variabel bebas yang dimasukkan dan dikeluarkan. Untuk Model 1 semua variabel bebas dimasukkan ke dalam model regresi, kemudian satu per satu yang tidak memenuhi kriteria dikeluarkan. Untuk Model 2 variabel bebas yang dikeluarkan adalah PER yang berarti variabel bebas dari Model 1 (14 buah variabel bebas) semua dimasukkan ke Model 2 kecuali variabel PER (jumlah variabel bebasnya berkurang menjadi 13 buah), begitu selanjutnya sampai Model 12. Adapun kriteria variabel bebas mana yang dikeluarkan terlebih dahulu akan dijelaskan pada analisis selanjutnya. Berdasarkan hasil Uji Asumsi Klasik, model regresi yang dianalisis hanya mulai dari Model Regresi ke-7 sampai dengan Model Regresi ke-12.

19


Model Summary Model 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

R R Square .906a .821 .906b .821 .906c .821 .905d .819 .904e .817 .896f .803 .891g .793 .889h .791 .883i .780 .872j .761 .868k .753 .853l .728

Adjusted R Square .676 .695 .711 .724 .735 .728 .727 .736 .735 .722 .724 .708

Std. Error of the Estimate 903.652 876.672 853.099 833.650 816.776 827.027 828.652 815.300 817.436 836.203 833.307 857.854

a. Predictors: (Constant), PER, NPM, CR, IT, GPM, EPS, LR, EVA, TAT, ROE, DR, QR, ROA b. Predictors: (Constant), NPM, CR, IT, GPM, EPS, LR, EVA, TAT, ROE, DR, QR, ROA c. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, LR, EVA, TAT, ROE, DR, QR, ROA d. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, LR, EVA, TAT, ROE, DR, QR e. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, LR, EVA, ROE, DR, QR f. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, LR, EVA, ROE, DR g. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, LR, EVA, ROE h. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, EVA, ROE i. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, EVA j. Predictors: (Constant), NPM, GPM, EPS, EVA k. Predictors: (Constant), NPM, GPM, EPS l. Predictors: (Constant), NPM, EPS

Sumber: Hasil SPSS Dari tabel di atas kita dapat memperoleh besarnya nilai R, R2, dan Adjusted R2 masing-masing model regresi. Menurut Singgih Santoso (2005) untuk regresi dengan lebih dari dua variabel bebas, digunakan Adjusted R2 sebagai Koefisien Determinasi. Untuk mengetahui apakah semua rasio dalam Analisis Fundamental dan EVA secara bersama-sama memberikan pengaruh yang signifikan atau tidak terhadap Harga Saham, kita perlu memperhatikan Model Regresi ke-1. Terlihat pada Model Regresi ke-1 nilai R adalah sebesar 0,906 yang artinya semua variabel bebas dalam model memiliki pengaruh yang “Sangat Kuat” terhadap Harga Saham. Sedangkan nilai Adjusted R2 adalah sebesar 0,676 yang artinya semua variabel bebas dalam model dapat menjelaskan Harga Saham sebesar 67,6% sedangkan sisanya 32,4% dijelaskan oleh sebab-sebab lain.

20


ANOVA Model 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total

Sum of Squares 59933337 13065380 72998717 59933314 13065403 72998717 59898718 13099998 72998717 59794245 13204472 72998717 59656243 13342473 72998717 58635287 14363430 72998717 57892117 15106599 72998717 57710279 15288438 72998717 56961882 16036835 72998717 55517810 17480907 72998717 54944310 18054407 72998717 53129052 19869664 72998717

m

df 13 16 29 12 17 29 11 18 29 10 19 29 9 20 29 8 21 29 7 22 29 6 23 29 5 24 29 4 25 29 3 26 29 2 27 29

Mean Square 4610256.696 816586.226

F

Sig. 5.646

.001a

4994442.794 768553.125

6.499

.000b

5445338.030 727777.685

7.482

.000c

5979424.506 694972.190

8.604

.000d

6628471.499 667123.659

9.936

.000e

7329410.824 683972.861

10.716

.000f

8270302.466 686663.609

12.044

.000g

9618379.762 664714.700

14.470

.000h

11392376.37 668201.451

17.049

.000i

13879452.48 699236.270

19.849

.000j

18314769.87 694400.272

26.375

.000k

26564526.12 735913.497

36.097

.000l

a. Predictors: (Constant), PER, NPM, CR, IT, GPM, EPS, LR, EVA, TAT, ROE, DR, QR, ROA b. Predictors: (Constant), NPM, CR, IT, GPM, EPS, LR, EVA, TAT, ROE, DR, QR, ROA c. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, LR, EVA, TAT, ROE, DR, QR, ROA d. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, LR, EVA, TAT, ROE, DR, QR e. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, LR, EVA, ROE, DR, QR f. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, LR, EVA, ROE, DR g. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, LR, EVA, ROE h. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, EVA, ROE i. Predictors: (Constant), NPM, CR, GPM, EPS, EVA j. Predictors: (Constant), NPM, GPM, EPS, EVA k. Predictors: (Constant), NPM, GPM, EPS l. Predictors: (Constant), NPM, EPS m. Dependent Variable: Harga Saham

Sumber: Hasil SPSS Dari tabel di atas kita dapat memperoleh besarnya nilai F hitung dan tingkat signifikansi dari masing-masing model regresi. Nilai F hitung dan tingkat signifikansi digunakan untuk menganalisis apakah variabel bebas secara bersamasama berpengaruh terhadap variabel terikat (Harga Saham). Jika tingkat signifikansi di bawah 0,05 berarti variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel terikat. Sebaliknya, jika tingkat signifikansi di atas 0,05 berarti variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel terikat. 21


Untuk mengetahui apakah semua rasio dalam Analisis Fundamental dan EVA secara bersama-sama memberikan pengaruh yang signifikan atau tidak terhadap Harga Saham, kita perlu memperhatikan Model Regresi ke-1. Terlihat pada Model Regresi ke-1 nilai F hitung adalah sebesar 5,646 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,001 yang artinya semua variabel bebas dalam Model Regresi ke-1 secara bersama-sama memberikan pengaruh yang signifikan terhadap Harga Saham.

Sumber: Hasil SPSS Dari tabel di atas kita dapat memperoleh besarnya nilai t hitung masingmasing model regresi dan tingkat signifikansinya. Variabel dengan nilai t hitung terkecil (lambang tidak dihiraukan) dan tingkat signifikansi terbesar akan dieliminasi dari model regresi. Proses eliminasi akan terus berlangsung sampai semua variabel bebas yang tersisa di dalam model regresi memiliki tingkat signifikansi di bawah 0,05 (bersifat signifikan).

22


5. PENUTUP 5.1 Kesimpulan Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh EVA dan Analisis Fundamental terhadap harga saham objek penelitian. Berikut ini adalah kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini, yaitu: 1. EVA tidak memiliki pengaruh terhadap Harga Saham, sehingga EVA kurang tepat untuk digunakan dalam memprediksi Harga Saham. 2. Rasio-rasio dalam Analisis Fundamental tidak semuanya berpengaruh terhadap Harga Saham. Adapun rasio yang berpengaruh secara signifikan terhadap Harga Saham hanya NPM dan EPS saja, sedangkan sisanya yaitu CR, QR, TAT, IT, GPM, ROA, ROE, DR, DER, LR, dan PER tidak memiliki pengaruh terhadap Harga Saham. 3. Semua rasio-rasio dalam Analisis Fundamental dan EVA jika secara bersama-sama digunakan akan berpengaruh secara signifikan terhadap Harga Saham. Hal ini terlihat pada Tabel ANOVA, Model Regresi ke-1, nilai F hitung sebesar 5,646 dengan tingkat signifikansi 0,001. Hal ini berarti bahwa semua variabel bebas dalam Model Regresi ke-1 secara bersama-sama memberikan pengaruh yang signifikan terhadap Harga Saham. Dari Tabel Model Summary diperoleh nilai R dan Adjusted R2 untuk Model Regresi ke-1 adalah sebesar 0,901 dan 0,676. Hal ini berarti secara bersama-sama variabel bebas dalam Model Regresi ke-1 memiliki pengaruh yang “Sangat Kuat” karena nilai R di antara 0,800 – 1,000. Nilai Adjusted R2 sebesar 0,676 yang artinya variabel bebas dalam Model Regresi ke-1 secara bersama-sama dapat menjelaskan 67,6% Harga Saham, sementara sisanya 32,4% dijelaskan oleh sebab-sebab lain. 5.2 Keterbatasan Penelitian 1. Periode penelitian yang menggunakan periode tahunan, sementara harga saham yang bergerak di Pasar Modal bergerak dalam periode harian (bahkan dapat berubah dalam hitungan menit) sehingga kesimpulan yang diperoleh kurang akurat bila digunakan untuk menganalisis perubahan harga saham dalam periode singkat (harian, mingguan, ataupun bulanan). 2. Variabel penelitian hanya berkisar pada faktor akuntansi yaitu analisis laporan keuangan saja, tanpa memperdulikan faktor-faktor lain seperti tingkat inflasi, tingkat suku bunga, situasi ekonomi global, dll. 5.3 Saran 1. Bagi investor yang hendak menilai kinerja emiten melalui laporan keuangan, rasio yang harus mendapatkan perhatian lebih ialah rasio NPM dan EPS. 2. Untuk penelitian selanjutnya disarankan untuk menambah jumlah sampel dalam penelitian agar kesimpulan yang dihasilkan dapat lebih meyakinkan untuk digeneralisasikan. 3. Untuk penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan laporan keuangan bulanan (jika memungkinkan) atau laporan keuangan triwulan sehingga periode waktu bisa lebih akurat. 23


4.

Untuk penelitian selanjutnya disarankan untuk menambahkan faktor-faktor lain selain faktor akuntansi.

DAFTAR PUSTAKA Aryo Tifandanu, 2007, Pengaruh Economic Value Added (EVA) dan Return On Asset (ROA) Terhadap Keuntungan Yang Diterima Oleh Pemegang Saham, Skripsi, Universitas Gunadarma. Bambang Kustituanto dan Rudy Badrudin, 1994. Statistika 1 (Deskriptif). Gunadarma. Duwi Priyatno, 2008, Mandiri Belajar SPSS, Edisi Pertama, MediaKom, Yogyakarta. Gloria Margaret, 2007, Pengukuran Kinerja Keuangan Dengan Metode Economic Value Added Dan Metode Konvensional: Studi Kasus Pada PT. Indofood Sukses Makmur Tbk. Periode 1996-2005, Skripsi, Universitas Gunadarma. Haryono Subiyakto, 1994. Statistika 2, Gunadarma. Lembaga Pengembangan Pasar Modal LEPMA, 2001, Modul Kursus Pasar Modal, Universitas Gunadarma. Lisa L. Utomo, 1999, Economic Value Added Sebagai Ukuran Keberhasilan Manajemen Perusahaan, Jurnal Akuntansi dan Keuangan Vol.1 No.1, Mei 1999, 28-42. Lukas S. Atmaja, Manajemen Keuangan, Edisi Revisi, Andi, Yogyakarta. Noer Sasongko dan Nila Wulandari, 2006, Pengaruh EVA dan Rasio-Rasio Probabilitas Terhadap Hara Saham, Empirika Vol.19 No.1, Juni 2006, 64-80.

Shinta Herdiani, 2007, Pengaruh Economic Value Added (EVA) Terhadap Return Saham (Studi empiris pada Emiten Sektor Makanan Dan Minuman Di Bursa Efek Jakarta), Skripsi, Universitas Gunadarma. Singgih Santoso, 2005, Mengatasi Berbagai Masalah Statistik Dengan SPSS Versi 11.5, Edisi Ketiga, PT Elex Media komputindo, Jakarta. Vicky T.H Butar-Butar, 2006, Perbandingan Pengukuran Kinerja Perusahaan Antara Metode Konvensional Dengan Metode Economic Value Added Serta Hubungannya dengan Harga Saham Pada 30 Perusahaan Multi Sektor Di Bursa Efek Jakarta, Skripsi, Universitas Gunadarma. 24


Yulius J. Christawan, 2004, Pengaruh Economic Value Added, Residual Income, Earnings, dan Arus Kas Operasi Terhadap Return Yang Diterima Oleh Pemegang Saham (Studi Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Jakarta), urnal Akuntansi dan Keuangan Vol.6 No.2, November 2004, 140-166. www.yahoofinance.com www.idx.co.id www.jonikriswanto.blogspot.com www.konsultanstatistik.blogspot.com www.psikologistatistik.blogspot.com

25

PENGARUH ECONOMIC VALUE ADDED (EVA) DAN ANALISIS FUNDAMENTAL TERHADAP HARGA SAHAM (STUDI PADA SEKTOR INDUSTRI PERDAGANGAN RETAIL)

Recommend Documents