Skripsi. Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Untuk Memenuhi Syarat-syarat Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

ANALISIS FUNDAMENTAL DAN TEKNIKAL PADA SAHAM SYARIAH DI INDONESIA (Studi Empiris: Perusahaan yang Masuk dalam JII dan ISSI di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2015) Skripsi Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Untuk Memenuhi Syarat-syarat Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

Oleh : Adisi Sharesia Rusena NIM : 1112081000107

JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1436 H/2015 M i

LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI

ANALISIS FUNDAMENTAL DAN TEKNIKAL PADA SAHAM SYARIAH DI INDONESIA (Studi Empiris: Perusahaan yang Masuk dalam JII dan ISSI di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2015)

Skripsi Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Untuk Memenuhi Syarat-syarat Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

Oleh : Adisi Sharesia Rusena NIM : 1112081000107

Di Bawah Bimbingan Pembimbing I

Pembimbing II

Titi Dewi Warninda, M.Si NIP. 19731221 200501 2 002

Prof. Dr. Ahmad Rodoni

NIP. 19690203 200112 1 003

JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1436 H/2015 M i

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF

Hari ini Kamis, 10 September 2015 telah dilakukan Ujian Komprehensif atas mahasiswa : 1. 2. 3. 4.

Nama NIM Jurusan Judul Skripsi

: Adisi Sharesia Rusena : 1112081000107 : Manajemen/MIPS : Analisis Fundamental dan Teknikal Pada Saham Syariah di Indonesia (Studi Empiris: Perusahaan yang Masuk dalam JII dan ISSI di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2015).

Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang bersangkutan selama proses ujian komprehensif, maka diputuskan bahwa mahasiswa tersebut di atas dinyatakan lulus dan diberi kesempatan untuk melaksanakan ke tahap Ujian Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Jakarta, 10 September 2015 1. M. Hartana Iswandi Putra, M.Si NIP.19680605 200801 1 023

2. Aini Masruroh, M.Si NIP.

(_____________________)

3. Titi Dewi Warninda, SE., M.Si NIP. 19731221 200501 2 002

Penguji Ahli

ii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI

Hari ini, 20 Oktober 2015 telah dilakukan Ujian Skripsi atas Mahasiswa: 1. 2. 3. 4.

Nama NIM Jurusan Judul Skripsi

: Adisi Sharesia Rusena : 1112081000107 : Manajemen : Analisis Fundamental dan Teknikal Pada Saham Syariah di Indonesia (Studi Empiris: Perusahaan yang Masuk dalam JII dan ISSI di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2015).

Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang bersangkutan selama proses ujian skripsi, maka diputuskan bahwa mahasiswa tersebut diatas dinyatakan lulus dan skripsi ini diterima sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Jakarta, 20 Oktober 2015

iii

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH

Yang bertanda tangan di bawah ini: Nama

: Adisi Sharesia Rusena

NIM

: 1112081000107

Fakultas

: Ekonomi dan Bisnis

Jurusan

: Manajemen

Dengan ini menyatakan dalam penulisan skripsi ini, saya: 1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan dan mempertanggungjawabkan. 2. Tidak melakukan plagiat terhadap naskah karya orang lain. 3. Tidak menggunakan karya orang lain tanpa menyebut sumber asli atau tanpa ijin pemilik karya. 4. Tidak melakukan pemanipulasian dan pemalsuan data 5. Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggung jawab atas karya ini. Jikalau kemudian hari ada tuntutan dari pihak lain atas karya saya, dan telah melakukan pembuktian yang dapat dipertanggungjawabkan, tenyata memang ditemukan bukti bahwa saya telah melanggar pernyataan diatas, maka saya siap dikenakan sanksi berdasarkan aturan yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya.

Jakarta, 24 September 2015 Yang menyatakan,

Adisi Sharesia Rusena

iv

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

(Curriculum Vitae) Data Pribadi Nama Tempat & Tanggal Lahir Jenis Kelamin Agama Alamat No. Telepon Email

: Adisi Sharesia Rusena : Tangerang, 7 Juli 1993 : Perempuan : Islam : Jl. Danau Diatas Raya No.4 RT. 003/031 Perumnas 3, Karawaci, Tangerang : 081218914749 : [email protected]

Pendidikan Formal 1999 – 2005 : SD Islamic Village 2005 – 2008 : SMP Negeri 17 Tangerang 2008 – 2011 : SMA Negeri 5 Tangerang 2011 – 2013 : Program Profesional Teknologi Informasi Perbankan Syariah CEP – CCIT Fakultas Teknik Universitas Indonesia 2012 – 2015 : Program Sarjana (S1) Jurusan Manajemen Informasi Perbankan Syariah Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Pengalaman Organisasi 1. Sekretaris Umum OSIS SMP Negeri 17 Tangerang periode 2005/2006 2. Wakil Ketua Pramuka SMP Negeri 17 Tangerang periode 2005/2007 3. Koord. Pengembangan Pengetahuan & Keterampilan OSIS SMA Negeri 5 Tangerang periode 2008/2009 4. Sekretaris CSA (CCIT Student Association) CEP – CCIT FTUI periode 2012/2013 5. Koord. Akhwat Pengembangan Keilmuan Komisariat Daerah FEB LDK Syahid periode 2014/2015 6. Biro Eksternal LiSEnSi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta periode 2014/2015 7. Sekertaris Departemen Ekonomi Kreatif DEMA FEB UIN Syarif Hidayatullah Jakarta periode 2015/2016 Pengalaman Kerja  Asisten Dosen dalam Program Pelatihan dan Pendidikan Web Programming Kementerian Pertahanan RI

v

ABSTRACT

The aim of this researh was to understand the effect of the fundamental and technical analysis on the stock of sharia in Indonesia, whether by combining both forms of analysis can yield a more accurate prediction of the stock price movement of sharia in Indonesia. The data used in this study are annual data from 2011 to 2014. The sampling technique used in this research is purposive sampling. Islamic stocks are selected as the object of study as many as 91 Islamic stocks are still active and are always there for five years of research to be analyzed as a sample. The total of the research sample reached to 364 financial statements and annual report. This study uses panel data regression analysis using Eviews 8.0 software, SPSS version 20.0 and Microsoft Excel 2010. The dependent variable in this study is the share price of sharia, while the independent variable is BVPS, PER, EPS, FEPS, the share price of the past and the two variables dummy which is the trend of the stock price with the level of significance is 5%. The results showed that the fundamental analysis that BVPS, EPS and FEPS can give effect to the stock prices of sharia, while PER is not able to influence the sharia stock prices. When integrated with the fundamental analysis technical analysis, BVPS is no longer positive for stock prices. In the technical analysis, only the stock price past that may impact the sharia stock price, while two dummy variables which is the trend of stock prices do not impact the sharia stock price.

Keywords: Sharia Stock Price, Technical Analysis, Fundamental Analysis.

vi

ABSTRAK

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh analisis fundamental dan teknikal pada saham syariah di Indonesia, apakah dengan menggabungkan kedua bentuk analisis ini dapat menghasilkan sebuah prediksi yang lebih tepat terhadap pergerakan harga saham syariah di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tahunan dari 2011 sampai 2014. Teknik sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling. Saham syariah yang terpilih sebagai objek penelitian sebanyak 91 saham syariah yang masih aktif dan selalu ada selama lima tahun penelitian untuk dianalisis sebagai sampel. Total sampel penelitian adalah 364 laporan keuangan dan laporan tahunan. Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi data panel dengan menggunakan software Eviews 8.0, SPSS versi 20.0 dan Microsoft Excel 2010. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah harga saham syariah sedangkan variabel independen adalah BVPS, PER, EPS, FEPS, harga saham masa lalu dan dua variabel dummy yang merupakan tren harga saham dengan level signifikansi sebesar 5%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada analisis fundamental yaitu BVPS, EPS dan FEPS dapat memberikan pengaruh terhadap harga saham syariah, sedangkan PER tidak dapat mempengaruhi harga saham syariah. Ketika analisis fundamental terintegrasi dengan analisis teknikal, BVPS tidak lagi positif terhadap harga saham. Pada analisis teknikal, hanya harga saham masa lalu yang dapat memberikan pengaruh terhadap harga saham syariah, sedangkan dua variabel dummy yang merupakan tren harga saham tidak memberikan pengaruh terhadap harga saham syariah.

Kata Kunci: Harga Saham Syariah, Analisis Teknikal, Analisis Fundamental.

vii

KATA PENGANTAR

Bismillahirrahmanirrahim Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat, hidayah dan kasih sayang-Nya yang tiada terkira kepada hambanya. Shalawat dan salam tercurahkan kepada junjungan Nabi besar Muhammad SAW, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Analisis Fundamental dan Teknikal Pada Saham Syariah di Indonesia (Studi Empiris: Perusahaan yang Masuk dalam JII dan ISSI di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2015)” dengan sebaik-baiknya. Skripsi ini dimaksudkan untuk memenuhi salah satu syarat mencapai gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini masih jauh dari sempurna. Hal ini disebabkan karena terbatasnya kemampuan dan pengetahuan yang penulis miliki. Untuk itu, kiranya pembaca dapat memaklumi atas kelemahan dan kekurangan yang ditemui dalam penyusunan skripsi ini. Penulis juga menyadari bahwa sejak awal penyusunan hingga terselesaikannya skripsi ini banyak pihak yang telah membantu dan memberi dukungan baik moril maupun materil. Untuk itu, tak lupa pada kesempatan ini, secara khusus, penulis ingin menyampaikan terima kasih yang sebesar-sebesarnya kepada : 1. Kedua orang tua saya, Bapak Budi Ruseno dan Ibu Siti Rokayah yang selalu memberikan dukungan baik moril maupun materil, memberikan kasih sayang, cinta, dan selalu mendoakan dengan penuh rasa ikhlas. Kalian adalah motivasi terkuat bagi penulis untuk bisa segera menyelesaikan skripsi ini. 2. My Big Brother, Andika Sidagari Noviantara, S.Hum yang selalu memberikan motivasi serta doa yang tulus selama ini. 3. Bapak Dr. M. Arif Mufraini, Lc., MA selaku Dekan FEB, Bapak Dr. Amilin, SE.Ak., M.Si selaku Wadek I FEB, Bapak Dr. Ade Sofyan Mulazid, MH selaku Wadek II FEB, dan Bapak Dr. Desmadi Saharuddin, Lc., MA selaku Wadek III FEB, yang telah memberikan jalan bagi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

viii

4. Bapak Prof. Dr. Ahmad Rodoni, MM selaku dosen pembimbing I, yang senantiasa ikhlas meluangkan waktunya di tengah kesibukan untuk membimbing dan mengarahkan penulis dalam menyusun skripsi ini serta motivasinya yang begitu besar pada penulis. 5. Ibu Titi Dewi Warninda SE, M.Si selaku Ketua Jurusan Manajemen sekaligus dosen pembimbing II, yang telah meluangkan waktu dan pikirannya untuk membimbing dan mengarahkan penulisan skripsi ini serta motivasinya yang begitu besar pada penulis. 6. Ibu Ir. Ela Patriana, MM selaku Sekretaris Jurusan Manajemen. 7. Ibu Dr. Muniaty Aisyah, Ir., MM yang telah banyak membantu dan memberikan jalan bagi kami MIPS. 8. Bapak Dr.Suhendra, S.Ag, MM selaku Pembimbing Akademik yang telah mengarahkan dan memotivasi selama penulis menuntut ilmu di FEB UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. 9. Seluruh Dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis, terima kasih atas curahan ilmu yang Bapak dan Ibu berikan kepada penulis. 10. Seluruh jajaran karyawan Fakultas Ekonomi dan Bisnis, atas kerja kerasnya melayani mahasiswa dengan baik, membantu dalam mengurus kebutuhan administrasi, keuangan dan lain-lainnya, khususnya Pak Alfred, Pak Ali, Bu Halimah, Pak Rahmat, Pak Bonik dan Pak Sofyan. 11. Sahabat-sahabatku yaitu Kartini, Nisa Ayu Wulandari, Nita Fitrianti, Desy Ratna Pratiwi, Gerhana Ika Saraswati, Nadya Marsha Fitri Yulistia, Nidya Utami Putri, Andinia Tazkia, Dwi Nurmaulidya, Gita Noor Azizah, Dwi Rizqia, Muthia Rahmawati, Isnaini Munawaroh, Kirana Hardiyati, Syefira Salsabilla dan MMG yang selalu mendukung, mendoakanku, memotivasi dan menghibur selama proses menyelesaikan skripsi ini. 12. Teman-teman seperjuangan Manajemen Informasi Perbankan Syariah angkatan 2012 sebagai angkatan pertama. Terimakasih atas rasa kekeluargaan yang telah diberikan, dukungannya dan selalu ada dalam suka maupun duka serta memberikan motivasi selama masa perkuliahan. Maaf jika tidak dapat disebutkan satu persatu, tetapi tidak mengurangi rasa cinta dan bangga penulis kepada kalian semua.

ix

13. Teman-teman seperjuangan CCIT FTUI angkatan 2011, terimakasih atas dukungan dan motivasi kalian. Semoga Allah SWT selalu memudahkan langkah kalian untuk menuju cita-cita dan tujuan. 14. Keluarga besar LiSEnSi periode 2014/2015, keluarga besar Komda FEB LDK Syahid periode 2014/2015 dan keluarga besar Dewan Eksekutif Mahasiswa FEB periode 2015/2016. Yang telah memberikan pengalaman dan pelajaran yang begitu berharga selama masa menjabat dan salama masa perkuliahan yang menjadikan pribadi penulis lebih baik lagi dari waktu ke waktu. Semoga kekeluargaan kita tetap terjaga. 15. Pihak-pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu, suatu kebahagian telah dipertemukan dan diperkenalkan dengan kalian semua. Terimakasih banyak atas motivasi yang telah diberikan selama ini. Penulis menyadari bahwa hasil penelitian ini masih memiliki banyak kekurangan. Dengan segenap kerendahan hati penulis mengharapkan saran, arahan maupun kritikan yang konstruktif demi penyempurnaan hasil penelitian ini. Skripsi ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi berbagai pihak, baik manajer investasi, dunia bisnis, dunia akademisi, para pembaca serta bagi penulis sendiri sebagai proses pengembangan diri.

Jakarta, 24 September 2015 Penulis

(Adisi Sharesia Rusena)

x

DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI .................................................................. i LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF ................................... ii LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI ................................................... iii LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH ........................... iv DAFTAR RIWAYAT HIDUP ............................................................................. v ABSTRAK ........................................................................................................... vii KATA PENGANTAR ........................................................................................ viii DAFTAR ISI......................................................................................................... xi DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... xiv DAFTAR TABEL ............................................................................................... xv DAFTAR LAMPIRAN ..................................................................................... xvii

BAB I PENDAHULUAN ...................................................................................... 1 A. Latar Belakang Penelitian ............................................................................ 1 B. Perumusan Masalah ................................................................................... 11 C. Tujuan Penelitian ....................................................................................... 11 D. Manfaat Penelitian ..................................................................................... 12 BAB II TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................ 14 A. Landasan Teori ........................................................................................... 14 1.

Pasar Modal Syariah ............................................................................... 14

2.

Jakarta Islamic Index (JII) ...................................................................... 19

3.

Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) ................................................. 21

4.

Saham (Ekuitas atau Shares) ................................................................. 22 a.

Definisi Saham.................................................................................... 22

b.

Saham Syariah .................................................................................... 24

5.

Harga Saham .......................................................................................... 26

6.

Analisis Fundamental ............................................................................. 27 a.

Book Value Per Share (BVPS) ........................................................... 29

b.

Price Earning Ratio (PER) .................................................................. 30

c.

Earning Per Share (EPS).................................................................... 30

xi

d.

Forecast Earning Per Share (FEPS) .................................................. 31

7.

Analisis Teknikal.................................................................................... 32

8.

Integrasi Fundamental Dan Teknikal ..................................................... 33

B. Keterkaitan antar Variabel Bebas dengan Variabel Terikat....................... 35 C. Penelitian Terdahulu .................................................................................. 39 D. Kerangka Pemikiran ................................................................................... 45 E. Pengembangan Hipotesis ........................................................................... 47 BAB III METODOLOGI PENELITIAN ......................................................... 48 A. Ruang Lingkup Penelitian.......................................................................... 48 B. Metode Penentuan Sampel ......................................................................... 48 1.

Populasi .................................................................................................. 48

2.

Sampel .................................................................................................... 49

C. Metode Pengumpulan Data ........................................................................ 50 D. Metode Analisis ......................................................................................... 51 1.

Analisis Data Panel ................................................................................ 51 a.

Model Common Effect ........................................................................ 53

b.

Model Fixed Effect ............................................................................. 54

c.

Model Random Effect ......................................................................... 55

2.

Tahapan Analisis Data ........................................................................... 56 a.

Uji Chow............................................................................................. 56

b.

Uji Hausman ....................................................................................... 57

3.

Pengujian Dasar Asumsi Klasik ............................................................. 58 a.

Uji Normalitas .................................................................................... 59

b.

Uji Multikolinieritas ........................................................................... 60

c.

Uji Heteroskedastisitas ....................................................................... 61

d.

Uji Autokorelasi.................................................................................. 61

4.

5.

Pengujian Statistik .................................................................................. 62 a.

Uji F .................................................................................................... 62

b.

Uji t ..................................................................................................... 63

c.

Uji Koefisien Determinasi (R2) .......................................................... 65 Analisis Model Regresi Data Panel ........................................................ 66

E. Operasional Variabel Penelitian................................................................. 71 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN ...................................................... 74 A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian............................................... 74 xii

1.

Sejarah Jakarta Islamic Index (JII) ......................................................... 74

2.

Sejarah dan Perkembangan Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) ............... 75

3.

Gambaran Umum Saham Syariah ..................................................................... 77

B.

Deskripsi Data....................................................................................................... 79

C.

Analisis dan Pembahasan...................................................................................... 83

D.

1.

Pengujian Model 1 Regresi Data Panel ............................................................ 83

2.


3.


4.

Pengujian Model 4 Regresi Data Panel .......................................................... 102

5.

Pengujian Model 5 Regresi Data Panel .......................................................... 108

6.

Analisis Regresi Data Panel ............................................................................ 115 Interpretasi .......................................................................................................... 120

BAB V KESIMPULAN DAN IMPLIKASI .................................................... 130 A.

Kesimpulan ......................................................................................................... 130

B.

Implikasi ............................................................................................................. 131

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................ 133 LAMPIRAN ....................................................................................................... 136

xiii

DAFTAR GAMBAR

No.

Keterangan

Halaman

1.1

Pertumbuhan Saham Syariah .............................................................................. 4

2.1

Kerangka Pemikiran .......................................................................................... 46

4.1

Perkembangan ISSI Mei 2011 s.d Juli 2015 ..................................................... 76

xiv

DAFTAR TABEL

No.

Keterangan

Halaman

1.1

Pertumbuhan Kapitalisasi JII dan ISSI (Rp Miliar) ........................................... 5

2.1

Penelitian Terdahulu ........................................................................................ 39

3.1

Operasional Variabel Penelitian....................................................................... 71

4.1

Hasil Uji Statistik Deskriptif ............................................................................ 81

4.2

Uji Chow (Model 1) ......................................................................................... 83

4.3

Uji Hausman (Model 1) ................................................................................... 84

4.4

Uji Multikolinieritas dengan Tolerance dan VIF (Model 1) ............................ 85

4.5

Heteroskedastisitas dengan Uji Park (Model 1) ............................................... 86

4.6

Output Uji F (Model 1) .................................................................................... 87

4.7

Output Uji t (Model 1) ..................................................................................... 88

4.8

Output Uji Adjusted R Square (Model 1) ........................................................ 90

4.9

Uji Chow (Model 2) ......................................................................................... 90

4.10


4.11


4.12


4.13


4.14

Output Uji t (Model 2) ..................................................................................... 94

4.15

Output Uji Adjusted R Square (Model 2) ........................................................ 96

4.16

Uji Chow (Model 3) ......................................................................................... 96

4.17


4.18


4.19


4.20


4.21

Output Uji t (Model 3) ................................................................................... 100

4.22

Output Uji Adjusted R Square (Model 3) ...................................................... 101

4.23

Uji Chow (Model 4) ....................................................................................... 102

4.24

Uji Hausman (Model 4) ................................................................................. 102

4.25

Uji Multikolinieritas dengan Tolerance dan VIF (Model 4) .......................... 103 xv

4.26

Heteroskedastisitas dengan Uji Park (Model 4) ............................................ 104

4.27

Output Uji F (Model 4) ................................................................................. 105

4.28

Output Uji t (Model 4) .................................................................................. 106

4.29

Output Uji Adjusted R Square (Model 4) ..................................................... 108

4.30

Uji Chow (Model 5) ...................................................................................... 108

4.31

Uji Hausman (Model 5) ................................................................................ 109

4.32

Uji Multikolinieritas dengan Tolerance dan VIF (Model 5) ......................... 110

4.33

Heteroskedastisitas dengan Uji Park (Model 5) ............................................ 111

4.34

Output Uji F (Model 5) ................................................................................. 111

4.35

Output Uji t (Model 5) .................................................................................. 112

4.36

Output Uji Adjusted R Square (Model 5) ..................................................... 114

4.37

Analisis Regresi Data Panel dengan Model Fixed Effect .............................. 116

4.38

Akaike Information Criterion (AIC)............................................................... 128

xvi

DAFTAR LAMPIRAN

No.

Keterangan

Halaman

1.1

Data Penelitian ........................................................................................... 136

1.2

Descriptive Statistics……………………………………………………...147

1.3

Output Hasil Pengujian Data Model 1 ....................................................... 146

1.4


1.5


1.6


1.7


xvii

BAB I PENDAHULUAN

A.

Latar Belakang Penelitian Investasi sudah menjadi kebutuhan penting bagi setiap orang. Investasi bertujuan mempersiapkan masa depan sedini mungkin untuk mengantisipasi kejadian yang tidak terduga melalui perencanaan kebutuhan yang disesuaikan dengan kemampuan keuangan saat ini. Menurut Eko Pratomo (2007:14), selain kebutuhan akan masa depan, seseorang melakukan investasi karena dipicu oleh banyaknya ketidakpastian atau hal yang tidak terduga dalam hidup ini (keterbatasan dana, kondisi kesehatan, musibah, kondisi pasar investasi) dan laju inflasi yang tinggi. Namun dengan adanya alternatif investasi seseorang dapat memenuhi kebutuhan masa depan, tentunya dengan menentukan prioritas kebutuhan. Selain

untuk

memenuhi

kebutuhan

setiap

individu,

investasi

memudahkan perusahaan untuk mendapatkan dana liquid yang akan digunakan dalam kegiatan operasional perusahaan, karena investasi pada dasarnya bersifat likuid (mudah dirubah). Menurut Jugiyanto (2000:12) kegiatan investasi adalah menempatkan dana pada satu atau lebih aset selama periode tertentu dengan harapan memperoleh pendapatan atau peningkatan dana atas nilai investasi awal yang bertujuan memaksimalkan return yang diharapkan. Sedangka Mulyadi (2001:284) mendefinisikan investasi adalah pengaitan sumber - sumber dalam jangka panjang untuk menghasilkan laba dimasa yang akan datang. Oleh karena itu, sangat penting bagi perusahaan

1

untuk selalu memperhatikan dana yang dimilikinya untuk kelangsungan kegiatan

operasional.

Dari

kegiatan

operasional,

perusahaan

akan

mendapatkan keuntungan dan meningkatkan kualitas perusahaan. Dengan begitu nilai perusahaan akan menjadi lebih maksimal, karena nilai perusahaan merupakan ukuran keberhasilan suatu perusahaan untuk dapat dipercaya oleh para investor. Pasar modal menjadi wadah untuk melakukan investasi. Dengan adanya pasar modal maka

pihak

yang mempunyai kelebihan dana dapat

menginvestasikan dananya dengan mengharapkan imbalan. Sedangkan pihak yang memerlukan dana dapat memanfaatkan dana tersebut tanpa harus menunggu dana dari kegiatan operasional perusahaan (Ahmad Kamarudin, 2003:17). Pada dasarnya Islam sangat menganjurkan umatnya untuk melakukan investasi ekonomi dengan cara yang baik dan benar. Dalam melakukan investasi tetap harus diperhatikan prinsip, etika, dan hukum ekonomi syariah. Prinsip-prinsip yang harus dipenuhi diantaranya adalah kegiatan ekonomi atas dasar suka sama suka, berkeadilan dan tidak saling merugikan. Untuk mengakomodasi kebutuhan investor yang berminat melakukan investasi yang sesuai syariah, maka pada tanggal 3 Juli 2000, Bursa Efek Jakarta (BEJ) bekerjasama dengan Danareksa Investment Management mengembangkan indeks syariah atau Jakarta Islamic Index (JII). Indeks syariah merupakan kumpulan saham-saham yang memenuhi kriteria investasi dalam syariat Islam. Saham – saham yang terdaftar dalam JII terdiri dari 30 saham terbaik

2

yang telah lolos dari screening process yang dilakukan berdasar fatwa yang dikeluarkan oleh Dewan Syariah Nasional. Selain JII, indeks syariah lainnya adalah Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) yang merupakan indeks saham syariah yang baru dibentuk pada pertengahan mei 2011. Berbeda dengan JII yang dimana anggotanya hanya 30 saham syariah terlikuid, ISSI merupakan indeks saham syariah yang beranggotakan seluruh saham syariah yang dahulunya terdaftar di IHSG bergabung dengan saham non syariah lainnya. Alasan yang melatarbelakangi dibentuknya ISSI adalah untuk memisahkan antara saham syariah dengan saham non syariah yang dahulunya disatukan didalam IHSG. Pasar modal syariah (Islamic Stock Market) atau bursa efek syariah adalah kegiatan yang berhubungan dengan perdagangan efek syariah perusahaan publik yang berkaitan dengan efek yang diterbitkannya, serta lembaga profesi yang berkaitan dengannya, dimana semua produk dan mekanisme operasionalnya berjalan tidak bertentangan dengan hukum muamalah Islamiyah (Abdul Hamid, 2009). Efek syariah yang telah diterbitkan oleh perusahaan publik di pasar modal syariah diantaranya obligasi, saham dan reksadana. Seacara umum, penerapan prinsip syariah khususnya pada saham dilakukan berdasarkan penilaian atas saham yang diterbitkan oleh masing-masing perusahaan. Saham menjadi halal jika saham tersebut kegiatan usahanya bergerak di bidang yang halal dan dalam niat pembelian saham tersebut adalah untuk investasi, bukan untuk spekulasi (Ahmad Rodoni, 2009).

3

Akan tetapi sampai saat ini tidak semua saham yang diperdagangkan di Bursa Efek Indonesia sesuai dengan prinsip syariah. Hanya saham yang sesuai prinsip syariah yang tergabung didalam saham syariah serta masuk dalam Daftar Efek Syariah (DES) dan indeks syariah. Jika dilihat dari jumlah penduduk Indonesia yang mayoritas muslim, dengan jumlah penduduk muslim sebanyak 207 juta jiwa atau mencapai 87,2% di akhir tahun 2010 dan akan terus bertambah sebesar 1,2% setiap tahunnya, Indonesia memiliki prospek investasi syariah yang menjanjikan. Didukung dengan prospek pertumbuhan ekonomi dan pasar modal. Pertumbuhan dan perkembangan saham syariah di Indonesia pada tahun 2008 sampai dengan tahun 2014 dapat dilihat pada Gambar 1.1. Gambar 1.1 Pertumbuhan Saham Syariah 400 350 300 250 200

Periode 1

150

Periode 2

100 50 0 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Sumber : OJK, Statistik Pasar Modal Syariah 2014 Terlihat pada Gambar 1.1 bahwa sampai tahun 2008 jumlah saham syariah sebanyak 191 saham syariah. Kemudian terjadi peningkatan yang tidak terlalu signifikan dari tahun ke tahun sampai tahun 2011 yang secara kumulatif terdapat 253 saham syariah yang tercatat di pasar modal Indonesia.

4

Pada tahun 2011 ke tahun 2012 setelah terbentuknya ISSI di tahun 2011 terjadi pertumbuhan yang cukup signifikan, yaitu naik sebesar 21,9% menjadi 322 saham syariah di tahun 2012. Jumlah saham syariah semakin meningkat pada periode II di akhir Desember 2014, dimana jumlah saham syariah sebanyak 334. Pertumbuhan dan perkembangan saham syariah juga didukung dengan adanya peningkatan indeks syariah. Tabel 1.1 Pertumbuhan Kapitalisasi JII dan ISSI (Rp Miliar) Tahun

Jakarta Islamic Index (JII)

Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI)

2011

1.414.983,81

1.968.091,37

2012

1.671.004,23

2.451.334,37

2013

1.672.099,91

2.557.846,77

2014

1.944.531,70

2.946.892,79

Sumber : OJK, Statistik Pasar Modal Syariah 2014 Pada tahun 2011 hingga tahun 2014 JII mengalami peningkatan sebesar 27,23% yaitu dari Rp 1.414 triliun di tahun 2011 menjadi Rp 1.944 triliun di tahun 2014. Begitu juga dengan ISSI yang mengalami peningkatan dari tahun 2011 ke tahun 2014 sebesar 33,21% menjadi Rp 2.946 triliun di tahun 2014. Kedua indeks syariah tersebut yang menjadi barometer kesehatan pasar modal syariah. Selain itu, pesatnya perkembangan saham syariah tidak terlepas dari kehadiran fatwa Dewan Syariah Nasional - Majelis Ulama Indonesia (DSNMUI)

No.80

tentang

penerapan

prinsip

syariah

dalam

mekanisme

perdagangan efek bersifat ekuitas di pasar reguler bursa efek. Dengan adanya fatwa tersebut investor semakin yakin dan semakin banyak yang berminat

5

untuk investasi dengan prinsip syariah di pasar modal, karena telah ada dasar hukum atau fiqih yang kuat. Meskipun sudah memiliki dasar hukum yang kuat, dalam malakukan investasi setiap investor pasti akan dihadapkan pada realized return yang berbeda dengan expected return yaitu perbedaan antara hasil yang diharapkan dengan kenyataan yang merupakan risiko yang bersumber pada adanya suatu ketidakpastian (Jogiyanto, 2000:107). Investor yang membeli saham atau melakukan investasi mengharapkan untuk memperoleh return tinggi selama berinvestasi dan meminimalkan resiko pada ketidakpastian. Maka investor yang ingin melakukan investasi perlu melakukan perencanaan investasi yang efektif, yang dimulai dari perhatian terhadap tingkat risiko dan return yang seimbang dari setiap transaksi. Salah satunya dengan melakukan analisa terhadap penilaian harga saham sebagai langkah mendasar. Harga saham di bursa efek di tentukan menurut hukum permintaan dan penawaran. Semakin banyak orang yang ingin membeli saham, maka harga saham akan cenderung bergerak naik, sebaliknya semakin banyak orang-orang yang akan menjual saham tersebut, maka harga saham cenderung akan bergerak turun. Dengan demikian, investor dapat menganalisa hal tersebut dengan dua pendekatan yang digunakan dalam menganalisa, yaitu analisis fundamental dan analisis teknikal. Bettman dkk. (2009) menyatakan bahwa ada dua jenis analisis yang berbeda yang banyak digunakan, yang pertama adalah fundamental dan lainnya adalah analisis teknikal. Kedua jenis analisis tersebut berusaha untuk menjawab pertanyaan yang sama, tetapi secara alamiah keduanya sangat berbeda.

6

Analisis fundamental merupakan cara menentukan nilai perusahaan dengan melakukan analisa faktor-faktor terkait ekonomi, industri, dan perusahaan. Menurut Ang (1997) analisis fundamental pada dasarnya adalah bagaimana investor melakukan analisis historis atas kekuatan keuangan dari suatu perusahaan, dimana proses ini sering juga disebut sebagai analisis perusahaan (company analysis). Subramanyam (2010) meyatakan bahwa bagian utama dari analisis fundamental adalah evaluasi atas posisi dan kinerja keuangan perusahaan. Analisis teknikal atau charting merupakan analisis dengan mencari pola dari sejarah harga atau volume sebuah saham untuk memprediksi pergerakan harga saham di masa depan (Subramanyam,

2010:11). Analisis teknikal

menggunakan grafik atau gambar yang menghasilkan pola-pola tertentu dan pola-pola yang dihasilkan kemudian dianalisis dengan membandingkan dengan hasil observasi yang telah dilakukan, sehingga pola-pola tersebut memberikan suatu indikasi terhadap pergerakan harga saham (Ang, 1997). Analisis teknikal menegaskan bahwa perubahan harga saham terjadi berdasarkan pola perilaku harga saham itu sendiri, sehingga harga cenderung untuk terulang kembali. Menurut Husnan (2003) bahwa kedua analisis fundamental dan teknikal dapat dijadikan sebagai dasar bagi investor untuk memprediksi return, resiko atau ketidakpastian, jumlah, waktu, dan faktor lain yang berhubungan dengan aktivitas investasi di pasar modal. Pada nyatanya analisis fundamental dan teknikal akan mempengaruhi pergerakan harga saham. Kedua analisis tersebut sudah digunakan sejak lama oleh para analis untuk dapat memperkirakan

7

pergerakan harga saham dan keduanya seringkali digunakan secara independen tanpa interaksi satu dengan lainnya Seperti yang dinyatakan oleh Bettman dkk. (2009) bahwa analisis fundamental dan analisis teknikal digunakan secara independen oleh sebagian analis pasar saham. Namun, ada penelitian terdahulu yang mengintegrasikan kedua analisis tersebut menjadi model tunggal yang kuat. Salah satu penelitian pernah dilakukan oleh Taylor dan Allen (1992) yang menunjukkan sifat saling melengkapi antara analisis fundamental dan teknikal. Didalam penelitiannya, mereka melakukan survei ke lebih 400 dealer valuta asing di Pasar London pada tahun 1988 dengan tingkat respon 60%. Hasilnya adalah bahwa 90% responden menggunakan masukan dari analisis teknikal untuk mengambil keputusan dari perdagangan mereka, dan 60% dari responden menilai bahwa analisis fundamental juga memiliki peran yang penting. Dan hasilnya bahwa kedua analisa fundamental dan teknikal memiliki sifat komplementer. Dalam

penelitiannya

sendiri,

Bettman

dkk.

(2009)

melakukan

penggabungan analisis fundamental dan teknikal menjadi berbagai model persamaan. Dalam penelitiannya tersebut terdapat lima model untuk menganalisis kemampuan masing-masing variabel di korelasikan terhadap harga saham sebagai variabel dependen. Sedangkan variabel independen yang digunakan adalah terdiri dari faktor fundamental yaitu EPS (Earning Per Share), FEPS (Forecasted Earning Per Share), BVPS (Book Value Per Share) dan faktor teknikalnya adalah harga saham masa lalu dan dua variabel momentum dummy. Dimana dalam hasil penelitiannya menunjukan bahwa terdapat sifat saling melengkapi diantara analisis fundamental dan teknikal.

8

Penelitian

terbaru

mengenai

penggunaan

analisis

teknikal

dan

fundamental untuk membentuk perkiraan pergerakan harga saham dilakukan oleh Naveen Kumar (2014). Temuannya menunjukkan bahwa setidaknya 90% dari pialang saham menggunakan analisis teknikal ketika membentuk suatu pandangan pada satu atau lebih periode waktu. Jika melihat pada periode waktu yang lebih singkat, penggunaan lebih bergantung pada analisis teknikal dibandingkan dengan analisis fundamental, tetapi dalam jangka waktu yang lama terjadi pergeseran yang meningkat ke penggunaan analisis fundamental. Sebagian besar pialang saham melihat analisis teknikal merupakan pelengkap dari analisis fundamental. Terkait dengan analisis teknikal, Mohammad Omar Farooq dan Md. Hasib Reza (2014) melakukan penelitian yang berjudul “: Applying technical analysis from a comparative perspective”. Tujuan dari penelitian tersebut adalah untuk menerapkan analisis teknikal untuk beberapa indeks Islam terkemuka. Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa kinerja Dow Jones Islamic Market US Index dapat ditingkatkan ketika analisis teknikal diterapkan. Penelitian lain tentang pengaruh antara faktor fundamental dan faktor teknikal terhadap harga saham telah banyak dilakukan. Seperti penelitian yang dilakukan oleh Wijayanti (2010), menunjukan bahwa ROA, NIM, EPS, PER dan Harga saham satu tahun sebelumnya memiliki pengaruh positif secara parsial terhadap harga saham. Abied Luthfi Safitri (2013) dalam penelitiannya menujukan bahwa secara simultan EPS, PER, ROA, DER dan MVA berpengaruh terhadap Harga Saham dalam Kelompok JII tahun 2008-2011,

9

dan secara parsial hanya EPS, PER dan MVA yang berpengaruh positif signifikan terhadap Harga Saham sedangkan ROA dan DER tidak berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham dalam Kelompok JII tahun 2008-2011. Serta Danika, Noer dan Hendro (2014) dalam penelitiannya menunjukan bahwa faktor Book Value per Share (BVS), Price to Book Value (PBV), Debt to Equity Ratio (DER), tren harga saham, BI rate, harga minyak dunia, dan kurs rupiah memberikan pengaruh signifikan terhadap harga saham sektor pertanian periode 2005-2011. Berdasarkan beberapa penelitian terdahulu, penulis tertarik untuk melakukan penelitian yang terdiri dari lima model penilaian ekuitas yang mengintegrasikan kedua jenis analisis. Integrasi tersebut digunakan untuk mengenali kemampuan kedua analisis dalam memberikan penjelasan yang kuat atau pengaruh yang lebih tinggi dalam menjelaskan harga saham. Penelitian ini difokuskan pada suatu model penilaian ekuitas yang terdiri dari faktor fundamental dan teknikal dan pengujian dari sifat pelengkap yang dimiliki kedua analisis dalam menjelaskan pergerakan harga saham di Indonesia. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah faktor fundamental yang terdiri rasio keuangan yaitu BVPS (Book Value Per Share), PER (Price Earning Ratio), EPS (Earning Per Share), FEPS (Forecasted Earning Per Share), dan faktor teknikal yaitu harga saham masa lalu dan juga dua variabel momentum dummy (Dup dan Ddown) sebagai variabel independen. Sedangkan variabel dependennya adalah harga saham syariah yang masuk dalam JII dan ISSI di Bursa Efek Indonesia untuk periode 2011 – 2015. Sampel yang

10

digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 91 perusahaan saham syariah yang konsisten terdaftar di Jakarta Islamic Index dan Indeks Saham Syariah Indonesia salama periode 2011 – 2015. Berdasarkan uraian latar belakang di atas, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul “ANALISIS FUNDAMENTAL DAN TEKNIKAL PADA SAHAM SYARIAH DI INDONESIA (STUDI EMPIRIS: PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM JII DAN ISSI DI BURSA EFEK INDOENSIA TAHUN 2011-2015)”. B. Perumusan Masalah Berdasarkan uraian latar belakang yang telah dijelaskan diatas, maka permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah: 1. Bagaimana pengaruh faktor fundamental terhadap harga saham syariah yang tercatat dalam JII dan ISSI pada periode 2011–2015? 2. Bagaimana pengaruh faktor teknikal terhadap harga saham syariah yang tercatat dalam JII dan ISSI pada periode 2011–2015? 3. Bagaimana pengaruh dari penggabungan faktor fundamental dan teknikal terhadap harga saham syariah yang tercatat dalam JII dan ISSI pada periode 2011–2015? C. Tujuan Penelitian Berdasarkan perumusan masalah diatas, maka yang menjadi tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Menganalisis pengaruh faktor fundamental terhadap harga saham syariah yang tercatat dalam JII dan ISSI pada periode 2011–2015.

11

2. Menganalisis pengaruh faktor teknikal terhadap harga saham syariah yang tercatat dalam JII dan ISSI pada periode 2011–2015. 3. Menganalisis pengaruh dari penggabungan faktor fundamental

dan

teknikal terhadap harga saham syariah yang tercatat dalam JII dan ISSI pada periode 2011–2015. D. Manfaat Penelitian Adapun manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Manfaat Teoritis 1. Penelitian ini memberikan pengetahuan dan pemahaman bagi penulis tentang analisis BVPS (Book Value Per Share), PER (Price Earning Ratio), EPS (Earning Per Share), FEPS (Forecasted Earning Per Share), dan harga saham masa lalu pada saham syariah di Indonesia yang terjadi pada tahun 2011 sampai dengan 2015 baik secara independen atau dependen. 2. Bagi akademisi penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan untuk mengembangkan materi perkuliahan sebagai tambahan ilmu dari realita yang ada. 3. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi salah satu referensi mengenai saham syariah bagi penulis maupun bagi peneliti selanjutnya yang tertarik untuk meneliti tentang saham syariah juga dapat dijadikan bahan referensi tambahan. 2. Manfaat Praktis 1. Bagi investor pasar modal penelitian ini diharapkan dapat menjadi informasi tambahan terutama pada pasar modal syariah terkait dengan produk saham syariah. Sehingga dapat dijadikan landasan dalam 12

pengambilan keputusan terkait dengan investasi dalam bentuk saham syariah. 2. Bagi perusahaan penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan kebijakan investasi pada setiap perusahaan saham syariah untuk meningkatkan kinerja perusahaan dan dapat digunakan sebagai alat evaluasi terhadap kinerjanya selama ini. Juga sebagai tambahan informasi bagi para manajer dalam upaya memaksimalkan nilai perusahaan sebagai tujuan utama perusahaan.

13

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

A. Landasan Teori 1. Pasar Modal Syariah Sistem mekanisme pasar modal konvensional yang mengandung riba, maysir dan gharar selama ini telah menimbulkan keraguan dikalangan umat

Islam.

Pasar

modal syariah dikembangkan dalam rangka

mengakomodir kebutuhan umat Islam di Indonesia yang ingin melakukan investasi di pasar modal sesuai dengan prinsip syariah. Hal ini berkenaan dengan anggapan dikalangan sebagaian umat Islam sendiri bahwa berinvestasi di pasar modal di satu sisi merupakan sesuatu yang tidak diperbolehkan berdasarkan ajaran Islam, sementara disisi lain Indonesia perlu memperhatikan dan menarik minat investor mancanegara untuk berinvestasi di pasar modal Indonesia, terutama investor dari negaranegara Timur Tengah yang diyakini merupakan investor potensial. Pengertian pasar modal secara umum merupakan tempat bertemunya para penjual dan pembeli untuk melakukan transaksi dalam rangka memperoleh modal. Penjual (emiten) dalam pasar modal merupakan perusahaan yang membutuhkan modal, sehingga perusahaan berusaha untuk menjual efek di pasar modal. Sedangkan pembeli (investor) adalah pihak yang ingin membeli modal diperusahaan yang menurut mereka menguntungkan (Muhamad, 2014:487). Definsi lain, pasar modal adalah pasar untuk berbagai instrumen keuangan jangka panjang yang bisa diperjual belikan, baik dalam bentuk 14

utang, ekuitas (saham), instrumen derivatif, maupun instrumen lainnya. Pasar modal merupakan sarana pendanaan bagi perusahaan maupun instansi lain (misalnya pemerintah) dan sarana bagi kegiatan berinvestasi bagi para insvestor. Dengan demikian, pasar modal memfasilitasi berbagai sarana dan prasarana kegiatan jual beli dan kegiatan terkait lainnya (Sri nurhayati & Wasilah, 2013). Pasar modal syariah adalah pasar modal yang dijalankan dengan konsep syariah, dimana setiap perdagangan surat berharga mentaati ketentuan transaksi sesuai dengan ketentuan syariah. Pasar modal syariah tidak hanya ada dan berkembang di Indonesia tetapi juga di negara-negara lain, seperti negara Malaysia. Dengan latar belakang mayoritas penduduk muslim, instrumen investasi di pasar modal juga bergerak memunculkan produk-produk investasi berbasis syariah, ada saham syariah, obligasi syariah, serta reksadana syariah. Penerapan prinsip-prinsip syariah dalam kegiatan transaksi ekonomi pasar modal turut andil dalam pengembangan instrumen tersebut. Prinsip-prinsip yang harus ditinggalkan itu seperti riba dan perjudian. Dari pengertian lain pasar modal syariah (Islamic Stock Exchange) adalah kegiatan yang berhubungan dengan perdagangan efek syariah perusahaan publik yang berkaitan dengan efek yang diterbitkannya, serta lembaga profesi yang berkaitan dengannya, dimana semua produk dan mekanisme operasionalnya berjalan tidak bertentangan dengan hukum muamalat Islamiyah. Pasar modal syariah dapat juga diartikan adalah

15

pasar modal yang menerapkan prinsip-prinsip syariah (Ahmad Rodoni : 2009). Munculnya instrumen syariah di pasar modal Indonesia dipelopori oleh PT Danareksa Asset Management yang menerbitkan reksadana syariah pada 3 juli 1997 (Muhammad, 2014). Kemudian dalam website Bursa Efek Indonesia dijelaskan bahwa pada 3 juli 2000, PT Danareksa Investment Management bekerja sama dengan PT Bursa Efek Jakarta (kini Bursa Efek Indonesia) memunculkan Jakarta Islamic Index (JII) yang bisa dipergunakan sebagai acuan dalam menilai perkembangan harga saham berbasis syariah. JII yang merupakan index harga saham berbasis syariah terdiri dari 30 saham emiten yang dianggap telah memenuhi prinsipprinsip syariah. Meski instrumen pasar modal syariah telah diperkenalkan sejak 1997, namun secara formal, peluncuran pasar modal dengan prinsip-prinsip syariah Islam dilakukan pada 14 maret 2003. Pada kesempatan itu ditandatangani nota kesepahaman atau kerjasama antara Bapepam-LK dengan Dewan Syariah Nasional-Majelis Ulama Indonesia (DSN-MUI), yang dilanjutkan dengan nota kesepahaman antara DSN-MUI dengan kalangan SRO. Lalu lahir beberapa fatwa MUI tentang ketentuan operasional pasar modal syarish hasil kerja sama dengan Bapepam-LK. Diantaranya

fatwa

No

20/DSN-MUI/IX/2000

tentang

pedoman

pelaksanaan investasi untuk reksadana syariah. Fatwa no 33/DSNMUI/IX/2002 tentang obligasi

syariah dan fatwa No 33/DSN-

MUI/IX.2002 tentang obligasi syariah mudharabah.

16

Pasar modal syariah dikembangkan dalam rangka mengakomodir kebutuhan umat Islam di indonesia yang ingin melakukan investasi di produk-produk pasar modal yang sesuai dengan prinsip dasar syariah. Dengan semakin beragamnya sarana dan produk investasi di Indonesia, diharapkan masyarakat akan memiliki alternatif berinvestasi yang dianggap sesuai dengan keinginannya, disamping investasi yang selama ini sudah dikenal dan di sektor perbankan. Adapun fungsi dari keberadaan pasar modal syariah menurut Metwally yang dikutip oleh Andri Soemitra (2010) adalah sebagai berikut: 1. Memungkinkan bagi masyarakat berpartispasi dalam kegiatan bisnis dengan memperoleh bagian dari keuntungan dan risikonya. 2. Memungkinkan para pemegang saham menjual sahamnya guna mendapatkan likuiditas. 3. Memungkinkan perusahaan meningkatkan modal dari luar untuk membangun dan mengembangkan lini produksinya. 4. Memisahkan operasi kegiatan bisnis dari fluktuasi jangka pendek pada harga

saham yang merupakan ciri umum pada pasar modal

konvensional. 5. Memungkinkan investasi pada ekonomi itu ditentukan oleh kinerja kegiatan bisnis. Menurut Shefrin dan Statman (1993) yang dikutip oleh Muhamad (2014), karakteristik yang diperlukan dalam membentuk pasar modal syariah yang efisien, etik dan fair adalah sebagai berikut:

17

1. Bebas dari pemaksaan Menurut kaidah ini, investor memiliki hak untuk berinteraksi dan bebas membuat kontrak juga berarti bahwa investor tidak boleh dilarang dalam bertransaksi. Termasuk dalam kaidah ini adalah bahwa investor berhak untuk mencapai informasi dan pada saat yang sama tidak boleh ditekan untuk membuka rahasia tertentu. 2. Bebas dari salah interpretasi Bahwa investor memiliki hak untuk mendapatkan informasi yang besar, sehingga tidak menimbulkan salah interpretasi. 3. Hak untuk mendapatkan informasi yang sama Bahwa seluruh investor memiliki akses yang sama untuk mendapatkan satu set informasi yang khusus. Apabila satu pihak memiliki satu set informasi maka harus dikemukakan kepada yang lain 4. Hak untuk memproses informasi yang sama Dalam hal ini investor memiliki hak dan kemampuan yang sama untuk memproses informasi, dimana tidak ada satu pihak yang dirugikan. 5. Bebas dari gejolak hati Menurut kaidah ini, seluruh investor selayaknya terbebas dari berbuat kesalahan karena kurang pengendalian diri. 6. Hak untuk bertransaksi pada harga yang efisien Bahwa investor melakukan transaksi pada tingkat harga yang menurut persepsinya efisien atau benar.

18

7. Hak untuk memiliki kekuatan tawar-menawar yang sama Bahwa dalam bertransaksi, investor memiliki kekuatan tawar-menawar yang sama untuk negosiasi. 2. Jakarta Islamic Index (JII) Jakarta Islamic Index atau biasa disebut JII adalah salah satu indeks saham yang ada di Indonesia yang menghitung index harga saham ratarata saham untuk jenis saham-saham yang memenuhi kriteria syariah. Pembentukan JII tidak lepas dari kerja sama antara Pasar Modal Indonesia (dalam hal ini PT Bursa Efek Jakarta) dengan PT Danareksa Investment Management (PT DIM). JII telah dikembangkan sejak tanggal 3 Juli 2000. Pembentukan instrument syariah ini untuk mendukung pembentukan Pasar Modal Syariah yang kemudian diluncurkan di Jakarta pada tanggal 14 Maret 2003. Mekanisme Pasar Modal Syariah meniru pola serupa di Malaysia yang digabungkan dengan bursa konvensional seperti Bursa Efek Indonesia. Setiap periodenya, saham yang masuk dalam JII berjumlah 30 (tiga puluh) saham yang memenuhi kriteria syariah. JII menggunakan hari dasar tanggal 1 Januari 1995 dengan nilai dasar 100. Tujuan pembentukan JII adalah untuk meningkatkan kepercayaan investor untuk melakukan investasi pada saham berbasis syariah dan memberikan manfaat bagi pemodal dalam menjalankan syariah Islam untuk melakukan investasi di bursa efek. JII juga diharapakan dapat mendukung proses transparansi dan akuntabilitas saham berbasis syariah di Indonesia. JII menjadi jawaban atas keinginan investor yang ingin menanamkan dananya secara syariah tanpa takut tercampur dengan dana

19

ribawi. Selain itu, JII menjadi tolak ukur kinerja (benchmark) dalam memilih portofolio saham yang halal. Penentuan kriteria dalam pemilihan saham dalam JII melibatkan Dewan Pengawas Syariah PT DIM. Sahan-saham yang akan masuk ke JII harus melalui filter syariah terlebih dahulu. Berdasarkan arahan Dewan Pengawas Syariah PT DIM, ada 4 syarat yang harus dipenuhi agar sahamsaham tersebut dapat masuk masuk ke JII: 1. Emiten tidak menjalankan usaha perjudian dan permainan yang tergolong judi atau perdagangan yang dilarang. 2. Bukan lembaga keuangan konvensional yang menerapkan sistem riba, termasuk perbankan dan asuransi konvensional. 3. Usaha yang dilakukan bukan memproduksi, mendistribusikan, dan memperdagangkan makanan/minuman yang haram. 4. Tidak menjalankan usaha memproduksi, mendistribusikan, dan menyediakan barang/jasa yang merusak moral dan bersifat mudharat. Selain filter syariah, saham yang masuk ke dalam JII harus melalui beberapa proses penyaringan (filter) terhadap saham yang listing, yaitu: 1.

Memilih kumpulan saham dengan jenis usaha utama yang tidak bertentangan dengan prinsip syariah dan sudah tercatat lebih dari 3 bulan, kecuali termasuk dalam 10 kapitalisasi besar.

2.

Memilih saham berdasarkan laporan keuangan tahunan atau tengah tahun berakhir yang memiliki rasio Kewajiban terhadap Aktiva maksimal sebesar 90%.

20

3.

Memilih 60 saham dari susunan saham di atas berdasarkan urutan ratarata kapitalisasi pasar (market capitalization) terbesar selama 1 (satu) tahun terakhir.

4.

Memilih 30 saham dengan urutan berdasarkan tingkat likuiditas ratarata nilai perdagangan reguler selama 1 (satu) tahun terakhir.

3.

Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) merupakan indeks saham syariah yang baru dibentuk pada pertengahan Mei 2011. ISSI adalah indeks saham yang mencerminkan keseluruhan saham syariah yang tercatat di BEI. Berbeda dengan JII yang dimana anggotanya hanya 30 saham syariah terlikuid, ISSI merupakan indeks saham syariah yang beranggotakan seluruh saham syariah yang dahulunya terdaftar di IHSG bergabung dengan saham non-syariah lainnya. Tujuan dibentuknya ISSI adalah untuk memisahkan antara saham syariah dengan saham non-syariah yang dahulunya disatukan didalam IHSG. Konstituen ISSI adalah keseluruhan saham syariah tercatat di BEI dan terdaftar

dalam

Daftar

Efek

Syariah

(DES).

Konstituen

ISSI

direview setiap enam bulan sekali yaitu pada bulan Mei dan November dan dipublikasikan pada awal bulan berikutnya. Konstituen ISSI juga dilakukan penyesuaian apabila ada saham syariah yang baru tercatat atau dihapuskan dari DES. Pada tahun 2010 perhitungan ISSI belum dilakukan. Pada saat itu, perhitungan indeks ISSI didapatkan secara manual dengan cara mengurangkan IHSG dengan JII. Pada pertengahan tahun yang tepatnya

21

tanggal 12 Mei 2011, perhitungan indeks ISSI resmi dilakukan. Metode perhitungan

indeks

ISSI menggunakan

rata-rata

tertimbang dari

kapitalisasi pasar dan tahun dasar yang digunakan dalam perhitungan ISSI adalah awal penerbitan DES yaitu Desember 2007. 4.

Saham (Ekuitas atau Shares) a. Definisi Saham Saham adalah tanda penyertaan modal pada perseroan terbatas dengan tujuan pemodal membeli saham untuk memperoleh penghasilan dari saham tersebut (Weston dan Copelend, 2004:56). Menurut Alwi (2003:33) saham atau stock adalah surat tanda bukti atau tanda kepemilikan terhadap suatu perusahaan suatu perseroan terbatas. Saham juga berarti sebagai tanda penyertaan atau pemilikan seseorang atau badan dalam suatu perusahaan terbuka (Darmadji dan Fakhruddin, 2008). Alwi (2003:33) membagi saham menjadi dua jenis, yaitu saham biasa (common stock) dan saham preferen (preferred stock). 1. Saham Biasa (common stock) Saham biasa adalah saham yang tidak mencantumkan nama pemilik dan kepemilikannya melekat pada pemegang sertifikat tersebut. Saham biasa adalah saham yang tidak memperoleh hak istimewa. Saham biasa menanggung risiko terbesar karena pemegang saham biasa menerima dividen hanya setelah pemegang saham preferen dibayar dan memperoleh dividen sepanjang perseroan memperoleh keuntungan, hak suara pada RUPS sesuai dengan jumlah saham yang dimilikinya dan pada likuidasi perusahaan, mempunyai hak untuk memperoleh sebagian dari kekayaan

22

perusahaan setelah semua kewajiban dilunasi, baik untuk para kreditur maupun para pemegang saham preferen. 2. Saham Preferen (preferred stock) Saham preferen adalah saham yang memberikan hak untuk mendapatkan dividen lebih dahulu dari saham biasa yang besarnya tetap. Saham preferen terdiri dari beberapa jenis, yaitu: a) Cumulative Preferred Stock Memberikan hak kepada pemiliknya atas pembagian dividen yang sifatnya kumulatif dalam suatu presentasi atau jumlah tertentu. Apabila pada tahun tertentu dividen yang dibayarkan tidak dibayar sama sekali, maka hal ini diperhitungkan pada tahun-tahun berikutnya. Pembayaran dividen kepada pemegang saham preferen selalu didahulukan dari pemegang saham biasa. b) Non Cumulative Preferred Stock Pemegang saham jenis ini prioritas dalam pembagian dividen sampai pada suatu presentasi atau jumlah tertentu, tetapi tidak bersifat kumulatif, yaitu dividen tahun-tahun sebelumnya yang belum dibayar tidak perlu dilunasi pada tahun berikutnya. Jadi jika akan membagi dividen untuk pemegang saham biasa, kewajiban yang ada hanyalah membayar dividen saham preferen untuk tahun tersebut. c) Participating Preferred Stock Pemilik saham jenis ini disamping memperoleh dividen tetap seperti yang telah ditentukan, juga diberi hak untuk memperoleh

23

bagian dividen tambahan setelah saham biasa memperoleh jumlah dividen yang sama dengan jumlah tetap yang diperoleh saham preferen. d) Non-participating preffered stock, pemegang saham jenis ini setiap tahunnya memperoleh dividen terbatas sebesar tarif dividennya. e) Saham preferen convertible (convertible preferred stock) Saham jenis ini mempunyai preferensi untuk ditukar dengan surat berharga lain. Hak konversi umumnya meliputi penukaran saham preferen dengan saham biasa. b. Saham Syariah Saham syariah merupakan salah satu bentuk dari saham biasa yang memiliki karakteristik khusus dalam hal kehalalan ruang lingkup kegiatan usaha. Menurut Dewan Syariah Nasional (DSN), saham syariah adalah suatu bukti kepemilikan atas suatu perusahaan yang memenuhi kriteria syariah dan tidak termasuk saham yang memiliki hak-hak istimewa. Adapun suatu saham dapat dikategorikan sebagai saham syariah jika saham tersebut diterbitkan oleh: a. Emiten dan Perusahaan Publik yang secara jelas menyatakan dalam anggaran dasarnya bahwa kegiatan usaha Emiten dan Perusahaan Publik tidak bertentangan dengan Prinsip-prinsip syariah. b. Emiten dan Perusahaan Publik yang tidak menyatakan dalam anggaran dasarnya bahwa kegiatan usaha Emiten dan Perusahaan Publik tidak bertentangan dengan Prinsip-prinsip syariah, namun memenuhi kriteria sebagai berikut:

24

1. kegiatan usaha tidak bertentangan dengan prinsip syariah, yaitu tidak melakukan kegiatan usaha: 

perjudian dan permainan yang tergolong judi;



perdagangan

yang

tidak

disertai

dengan

penyerahan

barang/jasa; 

perdagangan dengan penawaran/permintaan palsu;



bank berbasis bunga;



perusahaan pembiayaan berbasis bunga;



jual beli risiko yang mengandung unsur ketidakpastian(gharar) dan/atau judi (maisir), antara lain asuransi konvensional;



memproduksi, mendistribusikan, memperdagangkan dan/atau menyediakan barang atau jasa haram zatnya (haram li-dzatihi), barang atau jasa haram bukan karena zatnya (haram li-ghairihi) yang ditetapkan oleh DSN-MUI; dan/atau, barang atau jasa yang merusak moral dan bersifat mudarat;



melakukan transaksi yang mengandung unsur suap (risywah);

2. rasio total hutang berbasis bunga dibandingkan total ekuitas tidak lebih dari 82%, dan 3. rasio total pendapatan bunga dan total pendapatan tidak halal lainnya dibandingkan total pendapatan usaha dan total pendapatan lainnya tidak lebih dari 10%. Adapun prinsip-prinsip dasar saham syariah (Muhamad, 2014:488), meliputi:

25

a. Bersifat musyarakah jika ditawarkan secara terbatas b. Bersifat mudharabah jika ditawarkan kepada publik c. Tidak boleh ada perbedaan jenis saham, karena risiko harus ditanggung oleh semua pihak d. Prinsip bagi hasil laba rugi e. Tidak dapat dicairkan kecuali dilikuidasi

5. Harga Saham Harga saham dapat didefinisikan sebagai harga pasar. Harga pasar merupakan harga yang paling mudah ditentukan, karena harga pasar merupakan harga suatu saham pada pasar yang sedang berlangsung. Jika pasar bursa sudah tutup, maka harga pasar adalah harga penutupnya (closing price). Sehingga harga pasar inilah yang menyatakan naik turunya suatu saham (Ang, 1997). Dalam konsep Islam, prinsip harga ditentukan oleh keseimbangan permintaan dan penawaran. Begitu juga pada harga sebuah saham sangat dipengaruhi hukum permintaan dan penawaran. Harga suatu saham akan cenderung naik apabila suatu saham mengalami kelebihan permintaan dan cenderung turun jika terjadi kelebihan penawaran. Dapat dikatakan bahwa semakin banyak investor yang ingin membeli saham, maka harga saham akan cenderung bergerak naik, sebaliknya semakin banyak investor yang akan menjual saham tersebut, maka harga saham cenderung akan bergerak turun (Wijayanti, 2010). Harga saham dapat berubah naik atau turun dalam hitungan yang sangat cepat, hanya dalam hitungan menit, bahkan dalam hitungan detik. Kondisi tersebut karena banyaknya pesanan investor yang diproses oleh 26

floor trader ke dalam Jakarta Automated trading System (JATS). Dilantai gedung Bursa Efek Indonesia terdapat lebih dari 400 terminal komputer, yang dapat digunakan floor trader dalam memproses pesanan yang diterima dari investor (Khaerul Umam, 2013). 6. Analisis Fundamental Menurut Ang (1997) analisis fundamental pada dasarnya adalah bagaimana investor melakukan analisis historis atas kekuatan keuangan dari suatu perusahaan, dimana proses ini sering juga disebut sebagai analisis perusahaan (company analysis). Menurut Husnan (2003) analisis fundamental merupakan upaya untuk memperkirakan harga saham di masa yang akan datang dengan mengestimasi nilai faktor-faktor fundamental yang mempengaruhi harga saham di masa yang akan datang dan menerapkan hubungan vaiabel-variabel tersebut sehingga diperoleh taksiran harga saham. Analisis fundamental lebih menekankan pada penentuan nilai instrinsik dari suatu saham. Untuk melakukan analisis yang bersifat fundamental, analisis perlu memahami variabel-variabel yang mempengaruhi nilai instrinsik saham. Nilai inilah yang diestimasi oleh investor, dan hasil dari estimasi ini dibandingkan dengan nilai pasar sekarang (current market price) sehingga dapat diketahui saham-saham yang overprice maupun yang underprice. Karena banyak faktor yang mempengaruhi harga saham maka beberapa tahapan analisis untuk melakukan analisis fundamental yaitu :

27

a) Analisis Ekonomi Analisis ini menyangkut penilaian umum perekonomian dan pengaruh potensialnya terhadap hasil sekuritas. Foster G (1986) dalam bukunya Husnan (2003:320) menunjukkan bahwa faktor ekonomi mampu

menjelaskan sekitar persen perubahan laba

perusahaan. b) Analisis Industri Analisis industri akan memberikan pemahaman tentang sifat dan operasi dari suatu industri yang dapat digunakan untuk memperkirakan

prospek

pertumbuhan

industri

perusahaan-

perusahaan di dalamnya serta prestasi saham-sahamnya. c) Analisis Kondisi Spesifik Perusahaan Analisis ini menyangkut penilaian keadaan keuangan perusahaan. Alat yang digunakan dalam analisis ini yaitu analisis laporan keuangan. Dalam penelitian ini, analisi fundamental yang akan digunakan yaitu analisis spesifik perusahan. Sebelum melakukan investasi pada saham, calon investor perlu melakukan analisis lebih mendalam terhadap perusahaan yang sahamnya akan dibeli. Salah satunya melalui analisis fundamental perusahaan, dimana analisis tersebut menyangkut proyeksi kondisi perusahaan dimasa depan, dengan memperhatikan kondisi sekarang dan masa lalu. Analisis fundamental perusahaan merupakan ilmu yang menjadi perhatian utama investor saham karena membeli saham sebuah perusahaan pada hakikatnya adalah ikut memiliki perusahaan

28

meski dalam batas proporsional jumlah saham yang dibeli. Faktor Fundamental perusahaan yang dibahas dalam penelitian ini adalah: a. Book Value Per Share (BVPS) Book Value Per Share (BVPS) merupakan salah satu rasio pasar yang digunakan untuk mengukur kinerja harga pasar saham terhadap nilai bukunya (Ang, 1997). Menurut Jugiyanto (2000) nilai buku per lembar saham, menunjukkan aktiva bersih (net assets) yang dimiliki oleh pemegang saham dengan memiliki satu lembar saham. Para pemegang saham perusahaan terbuka pada umumnya ingin mengetahui berapa nilai buku per saham pada sebuah perusahaan. Book Value Per Share (BVPS) ditunjukkan dengan perbandingan antara harga saham terhadap nilai buku dihitung sebagai hasil bagi dari ekuitas pemegang saham dengan jumlah saham yang beredar. Angka ini banyak digunakan oleh pemodal untuk menilai apakah harga saham tersebut di pasar berbeda jauh dengan nilai buku per saham atau tidak (Abi Hurairah dan Haryajid, 2012:285). Nilai pasar adalah harga saham yang terjadi di pasar bursa pada saat tertentu yang ditentukan oleh pelaku pasar. Nilai pasar ditentukan oleh permintaan dan penawaran saham yang bersangkutan di pasar bursa. Semakin kecil nilai Book Value Per Share (BVPS) maka harga dari suatu saham dianggap semakin murah (Budileksmana dan Gunawan, 2003). Rumus untuk mencari BVPS menurut Ang (1997) adalah: BVPS =

29

b. Price Earning Ratio (PER) PER merupakan satu ukuran untuk membandingkan nilai laba satu perusahaan dengan perusahaan lain (Abi Hurairah dan Haryajid, 2012:286). Menurut Jogiyanto (2000:105), PER merupakan ukuran

untuk menentukan bagaimana pasar memberi nilai atau harga pada saham perusahaan. Keinginan investor melakukan analisis saham melalui rasio-rasio keuangan seperti PER, dikarenakan adanya keinginan investor atau calon investor akan hasil (return) yang layak dari suatu investasi saham. Semakin besar PER suatu saham maka menyatakan saham tersebut akan semakin mahal terhadap pendapatan

bersih

persaham.

Jika

dikatakan

suatu

saham

mempunyai PER 5 kali, berarti harga saham tersebut merupakan kelipatan dari 5 kali earnings perusahaan. Saham yang memiliki PER yang semakin kecil bagi pemodal akan semakin bagus, karena saham tersebut memiliki harga yang semakin murah. Formula yang digunakan untuk menghitung besarnya PER menurut Husnan (2003) adala :

PER = c.

Earning Per Share (EPS) Earning per share adalah termasuk salah satu rasio pasar, menurut Ang (1997), rasio pasar pada dasarnya mengukur kemampuan manajemen

dalam

menciptakan

30

nilai

pasar

yang

melampaui

pengeluaran investasi. Rasio ini merupakan pengukuran yang paling lengkap mengenai prestasi perusahaan dan berkaitan langsung dengan tujuan memaksimalkan nilai perusahaan dan kekayaan para pemegang saham (Ang, 1997). Kemudian Darmadji dan Fakhruddin (2008) berpendapat bahwa EPS menggambarkan laba perusahaan yang tergambar dalam setiap lembar saham. Laba per saham (EPS) adalah alat yang baik untuk mengukur kemampuan laba perusahaan daripada laba Absolute. Laba persaham diperoleh dengan membagi laba berih dengan jumlah saham yang beredar (Abi Hurairah dan Haryajid, 2012:281). Formula untuk menghitung EPS menurut Husnan, 2003 adalah : EPS =

d. Forecast Earning Per Share (FEPS) Menurut Bettman dkk. (2009), FEPS adalah perkiraan pendapatan atau laba per saham untuk perusahaan. FEPS yang digunakan adalah berdasarkan konsensus prediksi laba per saham untuk perusahaan. FEPS diperkirakan di bulan setelah rilis laba per saham untuk tahun berikutnya. Perkiraan laba disesuaikan pada saat perubahan kapitalisasi dan diumumkan di tengah bulan, meskipun tanggal yang tepat selalu berubah. Dechow dkk. (1999) berpendapat laba yang diperkirakan menawarkan informasi tambahan tentang prospek masa depan perusahaan. Pengujian serupa di penelitian yang dilakukan oleh Bettman dkk. (2009) menghasilkan bahwa Forecasting Earning Per

31

Share menunjukkan lebih signifikan daripada Earning Per Share itu sendiri. Tersedianya data konsensus FEPS di Indonesia disediakan oleh penyedia database seperti Bloomberg. Di Amerika Serikat FEPS telah tersedia dan diringkas dalam beberapa portal broker saham. 7. Analisis Teknikal Analisis teknikal merupakan suatu teknik yang menggunakan data atau catatan pasar untuk berusaha mengakses permintaan dan penawaran suatu saham, volume perdagangan, indeks harga saham baik individual maupun gabungan, serta faktor-faktor lain yang bersifat teknis (Husnan, 2003). Menurut Ang (1997) analisis teknikal adalah analisis yang menggunakan grafik atau gambar yang menghasilkan pola-pola tertentu dan

pola-pola

yang

dihasilkan

kemudian

dianalisis

dengan

membandingkan dengan hasil observasi yang telah dilakukan, sehingga pola-pola tersebut memberikan suatu indikasi terhadap pergerakan harga saham. Model analisis teknikal lebih menekankan pada perilaku pasar modal dimasa yang akan datang berdasarkan kebiasaan dimasa lalu. Harga saham masa lalu mempengaruhi harga saham sekarang yang mempunyai pola tertentu dan berulang sehingga berpengaruh secara psikologis terhadap investor dalam melakukan transaksi perdagangan (Husnan, 2003). Analisis teknikal berupaya untuk memperkirakan harga saham (kondisi pasar) dengan mengamati perubahan harga saham tersebut (kondisi pasar) diwaktu lalu. Para penganut analisis ini menyatakan bahwa:

32

a. Harga saham mencerminkan informasi yang relevan. b. Informasi tersebut ditunjukan oleh perubahan harga saham di waktu lalu. c. Karena perubahan harga saham mempunyai pola tertentu, maka pola tersebut akan berulang. Menurut Ahmad (2004) terdapat beberapa asumsi dasar tentang analisis teknikal yang mempengaruhi harga saham: a. Harga pasar ditentukan oleh penawaran dan permintaan. b. Permintaan dan penawaran ditentukan oleh faktor yang rasional maupun irasional. c. Harga saham bergerak dalam tren terus menerus dan berlangsung cukup lama, meskipun terdapat fluktuasi kecil yang terjadi. d. Tren yang berubah disebabkan oleh penawaran dan permintaan. e. Pergeseran permintaan dan penawaran dapat dideteksi secara cepat maupun lambat dengan menggunakan chart transaksi. f. Beberapa pola chart transaksi dapat berulang dengan sendirinya. Sasaran yang ingin dicapai dari analisis adalah ketepatan waktu dalam memprediksi pergerakan harga jangka pendek suatu saham, oleh karena itu informasi yang berasal dari faktor-faktor teknis sangat penting bagi pemodal untuk menentukan kapan suatu saham harus dibeli atau dijual. 8. Integrasi Fundamental Dan Teknikal Bettman dkk. (2009) mengatakan bahwa baik analisa fundamental dan analisa teknikal digunakan secara mandiri oleh sebagian analis pasar saham, tetapi ada sangat sedikit literatur yang mengintegrasikan langkah-

33

langkah menjadi model tunggal yang kuat. Salah satu penelitian yang dilakukan pada sifat saling melengkapi analisis fundamental dan teknis dilakukan oleh Taylor dan Allen (1992). Dalam penelitian ini, mereka melakukan survei ke lebih dari 400 dealer valuta asing utama di pasar London pada tahun 1988 dengan tingkat respon 60%. Hasilnya adalah bahwa 90% responden menggunakan masukan dari charting pada analisis teknikal sementara untuk membentuk keputusan perdagangan mereka, dan 60% responden menilai grafik kurang penting dibandingkan analisa fundamental. Akhirnya penelitian merasakan bahwa baik analisa fundamental dan teknikal memiliki sifat yang saling melengkapi. Penelitian terbaru mengenai analisis fundamental dan teknis dilakukan oleh Oberlechner (2001) dengan 59% dari pedagang menggunakan grafik, atau analisis teknikal, 17% dari para pedagang menggunakan analisa fundamental, dan 23% pedagang beralih di antara kedua jenis analisis. Penelitian sebelumnya di Bettman dkk. (2009) mengusulkan model yang mengintegrasikan

analisis

fundamental

dan

teknikal

untuk

mengetahui potensi meningkatkan daya penjelas untuk harga di masa depan. Model yang digunakan oleh Bettman dkk. (2009) terdiri dari tiga faktor analisis fundamental dari Dechow dkk. (1999) dan juga dua variabel momentum dummy dan harga masa lalu untuk faktor analisis teknikal dengan hasil bahwa kekuatan penjelas meningkat dengan menerapkan kedua analisa fundamental dan teknikal, terbukti dengan nyata Adjusted R2

34

lebih tinggi dibandingkan dengan model dengan analisis fundamental atau hanya teknis saja. B. Keterkaitan antar Variabel Bebas dengan Variabel Terikat 1. Book Value Per Share (BVPS) dengan Harga Saham Syariah Penelitian yang dilakukan oleh Danika Reka Artha, dkk (2014) menyimpulkan bahwa BVPS memberikan pengaruh signifikan terhadap harga saham pada sektor pertanian di Indonesia. Hal ini didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Menike & Prabath (2014) yang menunjukan bahwa ada hubungan positif antara BVPS dan harga saham di Colombo Stock Exchange, China. Kedua kondisi tersebut konsisten dengan Bettman dkk. (2009) yang menyatakan bahwa nilai buku sendiri dapat memprediksi laba, sehingga nilai buku cukup untuk menentukan nilai pasar. Dengan begitu dapat disimpulkan bahwa harga saham bergantung pada BVPS. 2. Price Earning Ratio (PER) dengan Harga Saham Syariah Penelitian yang dilakukan oleh Abied Luthfi Safitri (2013) menunjukan bahwa PER berpengaruh positif terhadap harga saham yang masuk dalam kelompok JII. Penelitian lain juga dilakukan oleh Wijayanti (2010), dimana hasil dalam penelitiannya menyimpulkan bahwa Price Earning Ratio memiliki pengaruh positif terhadap harga saham perbankan di Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa pasar akan melihat kondisi perusahaan yang memiliki nilai fundamental yang baik, karena dengan nilai fundamental yang baik menunjukkan bahwa kinerja perusahaan juga baik. Dengan kinerja perusahaan yang baik maka akan meningkatkan

35

permintaan saham dan harga saham juga ikut meningkat. Artinya, saham dengan PER tinggi bisa menunjukan bagusnya prospek suatu perusahaan (Abi Hurairah dan Haryajid, 2012:287). Dengan begitu dapat disimpulkan bahwa harga saham bergantung pada PER. 3. Earning Per Share (EPS) dengan Harga Saham Syariah Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh Abied Luthfi Safitri (2013) menunjukkan bahwa variabel tingkat laba per lembar saham atau Earning Per Share (EPS) memiliki pengaruh yang positif signifikan terhadap harga saham dalam kelompok JII tahun 2008-2011. Hal ini didukung oleh penelitian lain yang telah banyak dilakukan oleh peneliti yaitu Khurram Shehzad dan Aisha Ismail (2014), Menike & Prabath (2014), Devi Arsetiyawati (2013), Wijayanti (2010) dan Danika Reka Artha dkk (2008) yang menyatakan bahwa EPS memiliki pengaruh yang positif terhadap harga saham. Dengan begitu nilai EPS yang meningkat menunjukkan bahwa jumlah laba yang dibagikan kepada investor semakin besar sehingga dengan meningkatnya EPS ini akan menarik investor untuk membeli saham, dengan permintaan saham yang meningkat maka harga saham perusahaan juga akan ikut meningkat. Sehingga dapat disimpulkan bahwa harga saham bergantung pada EPS. 4. Forecast Earning Per Share (FEPS) dengan Harga Saham Syariah Penelitian yang telah dilakukan oleh Stephanus Remond Waworuntu dan Hendra Suryanto (2011) pada saham di LQ45 menunjukkan bahwa variabel FEPS berpengaruh secara signifikan terhadap harga saham. Penelitian tersebut konsisten dengan pengujian yang dilakukan oleh

36

Bettman dkk. (2009), yang membuat model penelitian untuk menguji sifat saling melengkapi yang dimiliki analisis fundamental dan teknikal terhadap pergerakan saham. Dimana hasil dari pengujiannya adalah bahwa perkiraan EPS (Forecast Earning Per Share) memiliki hubungan yang lebih signifikan terhadap harga saham daripada EPS itu sendiri. Ini juga konsisten dengan Dechow dkk. (1999) yang juga menyatakan bahwa penambahan perkiraan laba per saham dapat meningkatkan kekuatan penjelas dari pada hanya menggunakan EPS. Dengan begitu Forecast Earning Per Share akan menjadi eksplanator positif terhadap harga di masa depan. 5. Harga Saham Masa Lalu dengan Harga Saham Syariah Penelitian yang dilakukan oleh Dwi Wulandari (2009) menyimpulkan bahwa Harga Saham Masa Lalu mempunyai arah yang positif dan mempunyai pengaruh yang dominan terhadap harga saham. Penelitian lain juga dilakukan oleh Wijayanti (2010), dimana hasil dalam penelitiannya menyimpulkan bahwa Harga Saham Satu Tahun Lalu memiliki pengaruh positif terhadap harga saham perbankan di Indonesia. Pengakuan kemampuan harga masa lalu dan pergerakannya untuk memprediksi nilai masa depan adalah pertama kali ditulis pada Teori Dow, diterbitkan The Wall Street Journal oleh Charles Dow, 1900-1902 yang ditulis oleh Szabo (2004) pada penelitiannya Bettman dkk. (2009), yang secara implisit menyatakan bahwa harga masa lalu dan pergerakannya bisa meramalkan harga di masa depan. Karena pentingnya analisis teknikal dalam kemampuannya untuk memprediksi harga masa depan. Sehingga dapat

37

disimpulkan bahwa harga saham masa lalu berpengaruh terhadap pergerakan harga saham. 6. Dummy Up (Dup) dengan Harga Saham Syariah Penggunaan variabel dummy adalah untuk mencerminkan sangat positif atau negatif kondisi saham atau kondisi pasar, variabel Dup digunakan untuk tren saham yang sangat positif (bullish) seperti yang digunakan oleh Bettman dkk. (2009). Dalam studi Jegadeesh dan Titman (1993) menyatakan bahwa keuntungan dari strategi tren menghasilkan kembali konsistensi yang positif untuk setidaknya 60 tahun terakhir di Inggris dan Amerika. Dan pada penelitian Jegadeesh dan Titman (2001), juga menyatakan bahwa keuntungan penggunaan pergerakan tren juga telah ditemukan di sebagian besar pasar maju seluruh dunia kecuali Jepang, dengan bukti hasil statistik yang tidak signifikan dari variabel tren harga terhadap saham di Jepang. Pada penelitian yang dilakukan oleh Stephanus Remond Waworuntu dan Hendra Suryanto (2011), menunjukan ada pengaruh yang positif antara Dup dengan harga saham di Indonesia yang tergabung dalam LQ45 pada tahun 2007-2009. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Dup berpengaruh positif terhadap harga saham. 7. Dummy Down (Ddown) dengan Harga Saham Syariah Variabel Ddown digunakan untuk tren saham yang sangat negatif yang mencerminkan tren saham dalam kadaan bearish (Bettman dkk., 2009). Pada penelitian yang dilakukan oleh Stephanus Remond Waworuntu dan Hendra Suryanto (2011) yang menguji model penelitian dari analisis fundamental dan teknikal dalam memberikan daya penjelas yang lebih

38

unggul terhadap harga saham. Dimana dari hasil pengujian model teknikal menunjukan variabel Ddown memiliki pengaruh yang negatif terhadap harga saham di Indonesia yang tergabung dalam LQ45 pada tahun 20072009. Hal tersebut karena variabel independen Ddown harus memiliki efek negatif ketika ada di model penelitiannya. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Ddown berpengaruh negatif terhadap harga saham. C. Penelitian Terdahulu Beberapa penelitian terdahulu akan diuraikan secara ringkas karena penelitian ini mengacu pada beberapa penelitian sebelumnya. Meskipun ruang lingkup hampir sama, tetapi karena beberapa variabel, objek, periode waktu yang digunakan dan penentuan sampel berbeda maka terdapat banyak hal yang tidak sama sehingga dapat dijadikan sebagai referensi untuk saling melengkapi. Berikut ringkasan beberapa penelitian: Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu

No

1.

Judul Penelitian/ Peneliti/ Tahun Analisis Fundamental, Teknikal, dan Makroekono mi Harga Saham Sektor Pertanian. (Danika Reka Artha, Noer Azam

Variabel dan Metode Penelitian Hasil Penelitian Persamaan

Perbedaan

1. Menggunakan variabel independen EPS dan BVS dan variabel dependen harga saham

1. Tidak menggunakan variabel NPM, ROA, OPM dan ROE sebagai variabel independen.

2. Menggunakan Analisis Model Regresi Panel

2. Menggunakan PER, FEPS, Harga saham masa lalu dan

39

Hubungan antara variabel NPM, EPS, ROA, BVS, OPM, ROE dengan harga saham mempunyai hubungan yang positif, sedangkan hubungan antara DER dengan harga saham adalah

Achsani, Hendro Sasongko, 2008)

tren harga saham sebagai variabel independen

2.

Analisis VariabelVariabel Fundamental dan Teknikal Terhadap Harga Saham (Studi Pada Industri Tekstil yang Go Public di BEJ). (Dwi Wulandari, 2009)

Menggunakan variabel harga saham masa lalu sebagai variabel independen dan harga saham sebagai variabel dependen

3.

Fundamental and Technical Analysis: Substitutes or

1. Menggunakan EPS, FEPS, BVPS, harga saham masa lalu dan dua variabel

1. Menggantikan variabel independen ROI, DPR, Inflasi, Suku bunga deposito, Jumlah uang beredar, Kurs Rupiah, Volume Penjualan Saham dengan BVPS, PER, EPS, FEPS dan tren harga saham.

negatif.

Variabel ROI, DPR, CR, Tingkat Inflasi, Tingkat Suku Bunga Deposito, Jumlah Uang Beredar, Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika, Volume Penjualan Saham, Harga Saham Masa Lalu secara simultan mempunyai pengaruh terhadap harga saham. 2.Tidak Dan dari model menggunakanAn analisis regresi, ada alisis Regresi dua variabel yang Linier Berganda, mempunyai tetapi Regresi pengaruh nyata Data Panel secara parsial terhadap harga saham, yaitu Jumlah Uang Beredar dan Harga Saham Masa Lalu. Variabel Jumlah Uang Beredar mempunyai arah yang negatif sedangkan Harga Saham Masa Lalu mempunyai arah yang positif dan mempunyai pengaruh yang dominan. 1. Menambahkan Variabel variabel PER independen yang sebagai variabel digunakan adalah independen terdiri dari faktor fundamental yaitu 40

Compliments ? (Jenni L. Bettman dkk., 2009)

dummy yang merupakan tren harga saham sebagai variabel independen dan harga saham sebagai variabel dependen

2.Tidak menggunakanAn alisis Regresi Linier Berganda, tetapi Regresi Data Panel

EPS (Earning Per Share), FEPS (Forecasted Earning Per Share), BVPS (Book Value Per Share) dan faktor teknikal yaitu harga terdahulu dan dua variabel momentum dummy. Dimana dalam hasil penelitiannya menunjukan bahwa terdapat sifat saling melengkapi diantara analisis fundamental dan teknikal. Variabel ROA, NIM, EPS, PER dan harga saham masa lalu satu tahun berpengaruh terhadap harga saham. Namun variabel ROA dan NIM memiliki pengaruh yang negatif terhadap harga saham. Sedangkan variabel CAR, NPL, LDR, dan Tren saham masa lalu dua tahun tidak berpengaruh terhadap harga saham.

2. Menggunakan 5 model persamaan penilaian ekuitas

4.

5.

Analisis Kinerja Keuangan dan Harga Saham Perbankan di Bursa Efek Indonesia (BEI). (Wijayanti, 2010)

Menggunakan variabel EPS PER, harga saham masa lalu sebagai variabel independen dan harga saham sebagai variabel dependen

1. Menggantikan variabel independen ROA, NIM, CAR, NPL, LDR dengan BVPS, FEPS dan tren harga saham.

The Complement ary Nature Of Fundamental And Tehnical Analysis (Stephanus Remond

1. Menggunakan EPS, FEPS, BVPS, harga saham masa lalu dan dua variabel dummy yang merupakan tren harga saham sebagai variabel

1. Menambahkan variabel PER sebagai variabel independen


2.Tidak menggunakan Analisis Regresi Linier Berganda,

41

Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa di pasar saham Indonesia, analisis teknikal mengambil peran yang lebih besar dalam menentukan harga masa depan

Waworuntu dan Hendra Suryanto, 2011)

independen dan harga saham sebagai variabel dependen

tetapi Regresi Data Panel

2. Menggunakan 5 model persamaan penilaian ekuitas

6.

Pengaruh EPS, PER, ROA, DER dan MVA terhadap harga saham dalam kelompok Jakarta Islamic Index. (Abied Luthfi Safitri, 2013)

Menggunakan EPS dan PER sebagai variabel independen dan harga saham sebagai variabel dependen

7.

Analisis Pengaruh DER, ROI, EPS, DPR, NPM, Volume Perdagangan

Menggunakan EPS sebagai variabel independen dan harga saham sebagai variabel dependen

1. Menggantikan variabel independen ROA, DER, MVA dengan variabel BVPS, FEPS

dari pada analisis fundamental saja. Mengintegrasikan analisis fundamental dan teknikal dalam model penelitian akan memberikan daya penjelas lebih unggul dari analisa fundamental atau teknikal saja. Hal ini ditunjukkan oleh tingginya Adjusted R2 dari model.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan EPS, PER, ROA, DER dan MVA berpengaruh terhadap Harga Saham dalam 2. Menambahkan Kelompok JII tahun harga saham 2008-2011, dan masa lalu dan secara parsial hanya tren harga saham EPS, PER dan sebagai variabel MVA yang independen berpengaruh positif signifikan terhadap 3.Tidak menggunakanAn Harga Saham sedangkan ROA alisis Regresi Linier Berganda, dan DER tidak berpengaruh tetapi Regresi signifikan terhadap Data Panel Harga Saham dalam Kelompok JII tahun 20082011. 1. Menggantikan Variabel DER, variabel ROI, DPR dan volume perdagangan independen DER, ROI, DPR, berpengaruh negatif dan tidak signifikan NPM dengan BVPS, FEPS dan terhadap harga saham. Sedangkan PER

42

Terhadap Harga Saham (Pada Perusahaan Go Public yang Pernah Masuk dalam JII Tahun 2008-2012) . (Devi Arsetiyawati, 2013)

8.

9.

2. Menggantikan variabel independen volume perdagangan dengan harga saham masa lalu dan menambahkan tren harga saham

variabel EPS berpengaruh positif dan signifikan terhadap harga saham dan variabel NPM berpengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap harga saham.


Dow Jones Islamic Market US Index: Applying technical analysis from acomparative perspective (Mohammad Omar Farooq dan Md. Hasib Reza,2014)

Menggunakan analisis teknikal sebagai variabel independen

The Use of Technical and Fundamental Analyses By Stock

1. Menggunakan analisis fundamenta dan teknikal sebagai variabel independen dan

1. Menambahkan analisis fundamental sebagai variabel independen 2.Tidak menggunakan Analisis Uji Larian (Run Test) tetapi Regresi Data Panel

Menggantikan data primer dengan data sekunder

43

Pada penelitian ini analisis teknikal diterapkan Dow Jones Islamic Market US Index (Imus) yang dibandingkan dengan tiga indeks pasar utama: Dow Jones Industrial Average, S & P 500 Index dan NASDAQ 100. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa kinerja Dow Jones Islamic Market US Index dapat ditingkatkan ketika analisis teknikal diterapkan. Temuannya menunjukkan bahwa setidaknya 90% dari pialang saham menggunakan

10.

Exchange Brokers: Indian Evidence (Naveen Kumar Baradi dan Sanjay Mohapatra, 2014)

harga saham sebagai variabel dependen

The Impact of Accounting Variables on Stock Price: Evidence from the Colombo Stock Exchange, Sri Lanka (Menike M. G. P. D.1 & U. S. Prabath, 2014)

Menggunakan variabel EPS dan BVPS sebagai variabel independen dan harga saham sebagai variabel dependen

analisis teknikal ketika membentuk suatu pandangan pada satu atau lebih periode waktu. Jika melihat pada periode waktu yang lebih singkat, penggunaan lebih bergantung pada analisis teknikal dibandingkan dengan analisis fundamental, tetapi dalam jangka waktu yang lama terjadi pergeseran yang meningkat ke penggunaan analisis fundamental. Sebagian besar pialang saham melihat analisis teknikal merupakan pelengkap dari analisis fundamental.

2. Menggunakan Analisis regresi panel

1. Menggantikan variabel independen DPS dengan variabel FEPS dan PER

Dalam penelitiannya menyatakan bahwa EPS, DPS, BVPS memiliki pengaruh 2. Menambahkan yang positif dan signifikan terhadap variabel harga saham masa lalu harga saham di dan tren harga Colombo Stock saham sebagai Exchange, China. variabel independen 3.Menggantikn Analisis Regresi

44

11.

Value relevance of Accounting Information and its Impact on Stock Prices: Case Study of Listed Banks at Karachi Stock Exchange (Khurram Shehzad dan Aisha Ismail, 2014)

Menggunakan variabel EPS dan BVPS sebagai variabel independen dan harga saham sebagai variabel dependen

Linier Berganda dengan Regresi Data Panel 1. Menambahkan variabel FEPS, PER, harga saham masa lalu dan tren harga saham sebagai variabel independen 2. Menggantikan Panel Least Square Regression dengan Regresi Data Panel

Penelitian ini telah dilakukan untuk menilai sejauh mana hubungan antara dua variabel akuntansi (yaitu, EPS dan BVPS) dan harga pasar saham. Hal ini ditemukan ada hubungan yang kuat antara kedua. Ada juga hubungan negatif antara BVPS dan Harga Saham. Dan hubungan yang positif antara EPS dan Harga Saham.

Sumber: Kumpulan Penelitian Terdahulu D. Kerangka Pemikiran Kerangka pemikiran merupakan sintesa dari serangkaian teori yang tertuang dalam tinjauan pustaka, yang pada dasarnya merupakan gambaran sistematis dari kinerja teori dalam memberikan solusi atau alternatif solusi dari serangkaian masalah yang ditetapkan. Kerangka pemikiran dapat disajikan dalam bentuk bagan, deskripsi kualitatif, dan atau gabungan keduanya (Abdul Hamid, 2010:15). Kerangka pemikiran dalam penelitian ini dideskripsikan sebagai berikut:

45

Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran Analisis Fundamental dan Teknikal pada Saham Syariah di Indonesia Perusahaan yang tetap masuk dalam JII dan ISSI periode tahun 2011 - 2015

Variabel Independen BVPS, PER, EPS, FEPS, dan Harga Saham Masa Lalu (Pt-1)

Variabel Dependen Harga Saham

Model Regresi Data Panel Analisis Fundamental: Pit = β0i+ β1 BVPSit + β2 PERit + β3 EPSit + εit ….(1) Pit = β0i + β1 BVPSit + β2 PERit + β3 EPSit + β4 FEPSit + εit.....(2) Analisis Teknikal: Pit = β0i + β1 Pit-1 + β2 Dup + β3 Ddown + εit ….(3) Penggabungan analisis: Pit = β0i + β1 BVPSit + β2 PERit + β3 EPSit + β4 Pit-1 + β5 Dup + β6 Ddown + εit …..(4) Pit = β0i + β1 BVPSit + β2 PERit + β3 EPSit + β4 FEPSit + β5 Pit-1 + β6 Dup + β7 Ddown + εit ….(5) Common Effect

Uji Chow

Fixed Effect

Random Effect

Uji Hausman

Fixed Effect

Hasil Pengujian Model Uji Dasar Asumsi Klasik 1. Multikolineritas 2. Heteroskedastisitas Uji Hipotesis 1. Uji F 2. Uji t 3. Koefisien Determinan (R2) Interpretasi dan Kesimpulan 46

E. Pengembangan Hipotesis Hipotesis adalah pernyataan tentang suatu konsep yang perlu diuji kebenarannya (Syofian Siregar, 2011:112). Sesuai dengan teori dan kerangka pemikiran, maka hipotesis di bawah ini pada dasarnya merupakan jawaban sementara terhadap suatu masalah yang harus dibuktikan kebenarannya, adapun hipotesis yang dirumuskan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1.

a. Ha1 : Book Value Per Share (BVPS) berpengaruh positif terhadap Harga Saham Syariah b. Ha2 : Price Earning Ratio (PER) berpengaruh positif terhadap Harga Saham Syariah. c. Ha3 : Earning Per Share (EPS) berpengaruh positif terhadap Harga Saham Syariah.

2.

Ha4

: Forecast Earning Per Share (FEPS) berpengaruh positif terhadap Harga Saham Syariah.

3. a. Ha5 : Harga Saham Masa Lalu berpengaruh positif terhadap Harga Saham Syariah. b. Ha6 : Dup berpengaruh positif terhadap Harga Saham Syariah. c. Ha7 : Ddown berpengaruh negatif terhadap Harga Saham Syariah.

47

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini termasuk dalam penelitian kuantitatif dengan menggunakan data sekunder. Ruang lingkup penelitian dilakukan pada rasio keuangan sebagai ukuran kinerja keuangan dan harga saham masa lalu dan tren harga saham yang diperoleh dari IDX Annualy Statistic, Yahoo! Finance, Bloomberg dan laporan keuangan tahunan perusahaan yang masuk dalam JII dan ISSI. Batasan pengambilan data dalam kurun waktu selama 4 tahun yaitu sejak tahun 2011-2014. Penelitian dilakukan dimulai dari pengumpulan data yang berhubungan langsung dengan objek penelitian, menginventarisasikan, mengolah data hingga akhirnya diperoleh gambaran yang jelas tentang pokok permasalahan yang diteliti. Sehingga, dilihat dari dimensi waktu yang digunakan dan dengan menggunakan laporan keuangan dari beberapa perusahaan yang masuk dalam JII dan ISSI, penelitian ini masuk dalam kelompok data panel. B. Metode Penentuan Sampel 1. Populasi Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2009:115).

48

Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh saham yang terdaftar di JII dan ISSI selama periode 2011 – 2015. 2. Sampel Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut (Sugiyono, 2009:116). Metode penentuan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling. Menurut Syofian Siregar (2011:148), purposive sampling adalah teknik pemilihan sampel berdasarkan pada kriteria-kriteria tertentu. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis faktor fundamental dan teknikal pada Harga Saham Syariah yang tercatat di JII dan ISSI. Sampel penelitian ini diambil dari saham syariah yang terdaftar di JII dan ISSI selama periode 2011-2015. Oleh karena saham syariah yang tercatat di JII dan ISSI dimungkinkan terjadi perubahan di setiap periodenya dan terdapat beberapa saham yang tidak aktif, maka sampel penelitian ini diambil dengan kriteria: 1. Seluruh saham yang terdaftar ke dalam JII dan ISSI yang tetap terdaftar dan tidak keluar dari JII dan ISSI selama periode tahun 20112015. 2. Perusahaan mempunyai data laporan keuangan konsisten dari tahun 2011 – 2015 dan merupakan laporan keuangan yang telah diaudit oleh Kantor Akuntan Publik, karena dianggap laporan tersebut telah sesuai standar akuntansi yang berlaku. 3. Merupakan perusahaan yang aktif dalam melakukan transaksi perdagangan selama periode pengamatan 2011-2015. 4. Saham yang memiliki nilai BVPS lebih dari 0 atau bernilai positif.

49

Berdasarkan kriteria sampel di atas, terdapat 91 saham syariah yang memenuhi syarat untuk dijadikan objek penelitian. C. Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu berupa data laporan tahunan (annual report) perusahaan-perusahaan yang terdaftar di JII dan ISSI yang diterbitkan pada periode 2011-2014. Data sekunder adalah data yang diperoleh dalam bentuk data yang sudah jadi, sudah dikumpulkan dan diolah oleh pihak lain, biasanya sudah dalam bentuk publikasi (Muhamad, 2008:102). Dimana data-data tersebut diperoleh dari Bursa Efek Indonesia (BEI) melalui Pusat Referensi Pasar Modal. Data-data sekunder yang digunakan oleh penulis adalah sebagai berikut: a. Data Harga Saham Syariah yang merupakan harga penutup (closing price) setiap tahun selama periode 2011 - 2014 diperoleh dari website Indonesia Stock Exchange (www.idx.co.id). b. Data Book Value Per Share (BVPS) setiap tahunnya selama periode 2011 - 2014 diperoleh dari website Indonesia Stock Exchange (www.idx.co.id). c. Data Price Earning Ratio (PER) setiap tahunnya selama periode 2011 2014 diperoleh dari website Indonesia Stock Exchange (www.idx.co.id). d. Data Earning Per Share (EPS) setiap tahunnya selama periode 2011 2014 diperoleh dari website Indonesia Stock Exchange (www.idx.co.id). e. Data Forcasted Earning Per Share (FEPS) setiap tahunnya selama periode 2012 - 2014 diperoleh dari Bloomberg. f. Data Harga Saham Masa Lalu yang diperoleh dari website Yahoo! Finance (www.finance.yahoo.com).

50

g. Data Variabel Dummy Up (Dup) diperoleh dari website Yahoo! Finance (www.finance.yahoo.com). h. Data Variabel Dummy Down (Ddown) diperoleh dari website Yahoo! Finance (www.finance.yahoo.com). Proses pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan teknik Studi Kepustakaan (Library Research), merupakan teknik pengambilan data yang dilengkapi pula dengan membaca dan mempelajari serta menganalisis literatur yang bersumber dari buku-buku dan jurnal-jurnal yang berkaitan dengan penelitian ini. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan landasan teori dan konsep yang tersusun. Penulis melakukan penelitian dengan membaca dan mengutip bahan-bahan yang berkenaan dengan penelitian. D. Metode Analisis 1. Analisis Data Panel Data yang dipergunakan dalam penelitian ini merupakan kombinasi dari data time series dan cross section. Estimasi yang dilakukan dengan menyatukan kedua data tersebut yang disebut dengan data pooling atau panel data dengan pengolahan data menggunakan Software Eviews 8.0 untuk menjelaskan hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen dan SPSS versi 20.0 untuk melakukan pengujian asumsi klasik. Software Microsoft Excel 2010 juga dipakai untuk mempermudah pengelolaan data seperti pembuatan grafik, tabel, dan lain-lain. Data panel (pool) yakni data yang merupakan gabungan antara runtun waktu (time series) dengan seksi silang (cross section). Oleh karenanya, data panel memiliki gabungan karakteristik keduanya yaitu data yang terdiri dari beberapa objek dan meliputi beberapa waktu (Winarno, 2011).

51

Menurut Nachrowi dan Usman (2006), Salah satu tujuan digunakannya analisis data panel adalah untuk meningkatkan derajat kebebasan, mengurangi kolinearitas diantara variabel sehingga mampu memperoleh hasil estimasi yang efisien. Selain itu, analisis data panel dapat lebih banyak menyerap informasi yang dimiliki oleh perusahaan perusahaan yang termasuk dalam sampel. Menurut Gujarati (2004), keuntungan dari penggunaan data panel dalam penelitian adalah sebagai berikut: 

Data panel dapat membatasi heterogenitas, karena data panel mengkombinasikan unit observasi yang berbeda.



Kombinasi dimensi time series dan cross section pada data panel akan memberikan informasi yang lebih banyak mengenai data yang kita observasi.



Dinamika variabel yang diobservasi dapat diamati dengan baik.



Data panel dapat mendeteksi dan mengukur efek-efek dengan baik dimana hal ini tidak dapat dilakukan melalui data cross section ataupun time series.



Data panel memungkinkan kita untuk mempelajari pergerakan model yang lebih kompleks.



Data panel dapat meminimalkan bias yang mungkin terjadi pada data yang tersedia.

Metode estimasi model regresi dengan menggunakan data panel dapat dilakukan melalui tiga pendekatan, antara lain:

52

a. Model Common Effect Model Common Effect atau Pooled Regression Model adalah motode estimasi yang menggabungkan (pooled) seluruh data time series dan cross section dengan menggunakan pendekatan OLS (Ordinary Least Square) untuk melakukan estimasi parameternya. Dengan pendekatan ini kita tidak bisa melihat perbedaan antar individu dan perbedaan antar waktu karena intercept maupun slope dari model sama. Terlihat bahwa baik intercept maupun slope tidak berubah baik antara individu maupun antar waktu (Nachrowi dan Usman, 2006). Persamaan untuk Pooling Least Square ditulis dengan persamaan sebagai berikut: Yit = β0 + βXit + εit Dengan : Yit = Variabel dependen pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t Xit = Variabel independen pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t β = Koefisien slope atau koefisien arah β0 = Intersep model regresi εit = komponen error pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t Menurut Gujarati (2004) pendekatan kuadrat terkecil (Pooled Least Square) adalah pendekatan yang paling sederhana dalam pengolahan data panel

yaitu dengan mengasumsikan bahwa setiap unit

(perusahaan, negara, dan lain-lain) memiliki slope dan koefisien yang sama (tidak memiliki dimensi cross section yang berbeda), atau dengan kata lain model ini mengasumsikan α konstan untuk setiap data

53

cross section dan time series. Namun hal ini tentunya tidak realistis dalam penerapannya, karena karakteristik antar perusahaan jelas akan berbeda, misalnya budaya perusahaan, gaya manajerial dan lain sebagainya. Hal ini dapat diatasi dengan menggunakan dua pilihan model selanjutnya. b. Model Fixed Effect Teknik model Fixed Effect adalah teknik mengestimasi data panel dengan menggunakan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan intercept. Pengertian Fixed Effect ini didasarkan adanya perbedaan intercept antara perusahaan namun intercept-nya sama antar waktu (time invariant). Disamping itu, model ini juga mengasumsikan bahwa koefisien regresi (slope) tetap antar perusahaan dan antar waktu. Pendekatan dengan variabel dummy ini dikenal dengan sebutan Fixed Effect Model atau Least Square Dummy Variabel (LSDV) atau disebut juga Covariance Model. Persamaan pada estimasi dengan menggunakan fixed effect model dapat ditulis dalam bentuk sebagai berikut: Yit = β0i + βXit + εit Dengan : Yit = Variabel dependen pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t Xit = Variabel independen pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t β = Koefisien slope atau koefisien arah β0i = Intersep model regresi pada unit observasi ke-i εit = komponen error pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t

54

Perhatikan bahwa konstanta β0i sekarang diberi subskrip 0i, i menunjukkan objeknya. Dengan demikian masing-masing objek memiliki konstanta yang berbeda. Variabel semu d1i=1 untuk objek pertama dan 0 untuk objek lainnya. Variabel d2i=1 untuk objek kedua dan 0 untuk objek lainnya. Variabel semu d3i=1 untuk objek ketiga dan 0 untuk objek lainnya. c. Model Random Effect Random Effect Model adalah model etimasi regresi panel dengan asumsi koefisien slope kontan dan intersep berbeda antara individu dan antar waktu (Random Effect). Dimasukannya variabel dummy di dalam Fixed Effect Model bertujuan untuk mewakili ketidaktahuan tentang model yang sebenarnya. Namun, ini juga membawa konsekuensi berkurangnya derajat kebebasan (degree of freedom) yang pada akhirnya mengurangi efisiensi parameter. Masalah ini bisa diatasi dengan menggunakan variabel gangguan (error terms) yang dikenal dengan Random Effect. Model ini akan mengestimasi data panel dimana variabel gangguan mungkin saling berhubungan antar waktu dan antar individu. Model yang tepat digunakan untuk mengestimasi Random Effect adalah Generalized Least Square (GLS) sebagai estimatornya, karena dapat meningkatkan efisiensi dari least square. Bentuk umum untuk Random Effect Model adalah: Yit = β0i + βXi,t + ui + εit

55

dengan : Yit = Variabel dependen pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t Xit = Variabel independen pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t β = Koefisien slope atau koefisien arah β0i = Intercept model regresi ui = komponen error pada unit observasi ke-i εit = komponen error pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t 2. Tahapan Analisis Data Dalam penelitian, harus dilakukan pemilihan antara tiga model yang ada yaitu metode kuadrat terkecil (Pooled Least Square/PLS), metode efek tetap (fixed effect model), dan metode efek random (random effect model). Pemilihan model dapat dilakukan dengan uji chow dan uji hausman. a. Uji Chow Uji Chow (F statistik) adalah pengujian yang dilakukan untuk mengetahui apakah model yang digunakan adalah common effect atau fixed effect (Nachrowi dan Usman, 2006). Rumus yang digunakan dalam test ini adalah: 𝐶HOW =

Dimana : N = Jumlah data cross section T = Jumlah data time series K = jumlah variabel penjelas 56

Pengujian Uji Chow dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut : H0 : Model menggunakan pendekatan common effect H1 : Model menggunakan pendekatan Fixed Effect Pengujian ini mengikuti distribusi F statistik, dimana jika F statistic lebih besar dari F tabel maka H0 ditolak. Nilai Chow menunjukkan nilai F statistik dimana bila nilai Chow yang kita dapat lebih besar dari nilai F tabel yang digunakan berarti kita menggunakan model fixed effect. Atau kita dapat melihat kepada nilai probabilitas cross section F dan Chi Square, dengan ketentuan -

Jika probabilitas < 0,05, berarti H0 ditolak, dan menggunakan H1.

-

Jika Probabilitas > 0,05, berarti H0 diterima.

b. Uji Hausman Uji Hausman digunakan untuk menentukan apakah menggunakan model fixed effect atau model random effect yang paling tepat (Nachrowi dan Usman, 2006). Pengujian uji hausman dilakukan dengan hipotesis berikut : H0 : Random Effect Model H1 : Fixed Effect Model Statistik Uji Haussman ini mengikuti distribusi statistic Chi Square dengan degree of freedom sebanyak k, dimana k adalah jumlah variabel independen. Jika nilai statistik Hausman lebih besar dari nilai kritisnya maka H0 ditolak dan model yang tepat adalah model fixed effect, sedangkan sebaliknya bila nilai statistik hausman lebih kecil dari nilai kritisnya maka model yang tepat adalah model random effect.

57

Atau dapat melihat kepada nilai probabilitas cross section random, dengan ketentuan (Nachrowi dan Usman, 2006): -

Jika probabilitas < 0,05, maka tolak H0, dan terima H1

-

Jika Probabilitas > 0,05, maka terima H0

3. Pengujian Dasar Asumsi Klasik Setelah mendapatkan model yang tepat untuk penelitian ini, hasil regresi atas data panel kemudian diuji untuk mengetahui apakah ada permasalahan multicollinearity dan heteroscedasticity, sehingga hasil estimasi memenuhi teorema Gauss-Markov Best Linear Unbiase Estimator (BLUE) (Gujarati, 2004) yaitu: 

Best adalah β estimator yang memiliki varians minimum;



Linear artinya estimator α dan β memiliki nilai estimator;



Unbiased berarti nilai actual dari α dan β harus sama dengan nilai sebenarnya;



Estimator artinya β sampel adalah estimator β dari populasi.

Hal ini juga sesuai dengan teori yang dikemukan oleh Gauss-Markov bahwa estimator yang bersifat BLUE adalah : 1. Bersifat linear, merupakan sebuah fungsi linear atas sebuah variabel random, seperti variabel dependen Y dalam suatu model regresi. 2. Bersifat tidak bias, artinya hasil nilai estimasi sesuai dengan nilai sesungguhnya. 3. Bersifat efisien, artinya model yang linear dan tidak bias harus memiliki varians yang minimum.

58

a. Uji Normalitas Uji normalitas dimaksudkan untuk menguji apakah nilai residual yang telah distandarisasi pada model regresi berdistribusi normal atau tidak. Nilai residual dikatakan berdistribusi normal jika nilai residual terstandarisasi tersebut sebagian besar mendekati nilai rata-ratanya. Uji normalitas pada dasarnya tidak merupakan syarat BLUE (Best Linier Unbias Estimator) dan uji normalitas sering dilakukan pada ukuran sampel yang kecil (Dedi Rosadi, 2012). Menurut Suliyanto (2011), tidak terpenuhinya normalitas pada umumnya disebabkan karena distribusi data yang dianalisis tidak normal, karena terdapat nilai ekstrem pada data yang diambil. Salah satu mengatasi pelanggaran normalitas yaitu dengan menambahkan jumlah data. Dengan menambahkan jumlah data maka akibat yang ditimbulkan dari adanya nilai residual yang memiliki nilai ekstrem akan semakin berkurang. Hal ini karena dengan semakin banyaknya jumlah data maka pembagian nilai ekstrem akan semakin besar sehingga nilai rata-ratanya akan mendekati nilai tengah. Dikarenakan dalam penelitian ini menggunakan data panel, maka uji normalitas tidak perlu diuji kembali. Karena data panel merupakan gabungan dua data time series dan cross section yang memberikan jumlah data yang banyak atau memiliki data yang lebih dari 30 data, sehingga data diasumsikan sudah berdistribusi normal. Menurut Doddy Ariefien (2012), data panel memiliki keunggulan karena bersifat

59

robust (kebal) terhadap beberapa tipe pelanggaran asumsi Gauss Markov, yakni asumsi normalitas. b. Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi yang terbentuk ada korelasi yang tinggi atau sempurna diantara variabel bebas atau tidak. Jika dalam model regresi yang terbentuk terdapat korelasi yang tinggi atau sempurna diantara variabel bebas maka

model

multikolinier

regresi

tersebut

(Suliyanto,

dinyatakan

2011:81).

Model

mengandung regresi

gejala

yang baik

seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Multikolinearitas merupakan kondisi adanya hubungan linier antar variabel

independen.

Karena

melibatkan

beberapa

variabel

independen, maka multikolinearitas tidak akan terjadi pada persamaan regresi sederhana (yang terdiri atas satu variabel dependen dan satu variabel independen). (Winarno, 2011). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi dapat dilihat dari nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel bebas menjadi variabel terikat dan diregres terhadap variabel bebas lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi, nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF = 1/Tolerance). Nilai cut off yang umum

60

dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai Tolerance > 0,10 atau sama dengan VIF < 10, maka model dinyatakan tidak terdapat gejala multikolinieritas (Imam Ghozali, 2012). c. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas sering terjadi pada data panel, karena data panel memiliki jumlah data yang banyak dengan begitu akan memiliki tingkat heterogenitas yang lebih tinggi (Suliyanto, 2011). Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, salah satunya yaitu dengan menggunakan metode Park yang dikembangkan oleh Park. Uji Park dilakukan dengan melakukan regresi fungsi-fungsi residual. Jika variabel independen tidak signifikan secara statistik dimana nilai probabilitinya lebih besar dari nilai alphanya (atau Prob.> α), maka dapat disimpulkan bahwa model yang terbentuk dalam persamaan regresi tidak mengandung masalah heteroskedastisitas (Suliyanto, 2011:107). d. Uji Autokorelasi Autokorelasi adalah adanya korelasi antara variabel itu sendiri, pada pengamatan yang berbeda waktu dan individunya. Pada umumya

61

autokorelasi lebih sering terjadi pada data time series (Nachrowi dan Usman, 2006). Menurut Winarno (2011), autokorelasi adalah hubungan antara residual satu observasi dengan residual observasi lainnya. Autokorelasi lebih mudah timbuh pada data yang bersifat runtut waktu, karena berdasarkan sifatnya, data masa sekarang dipengaruhi oleh data pada masa sebelumnya. Dikarenakan dalam penelitian ini menggunakan data panel, maka uji autokorelasi juga tidak perlu di uji kembali. Karena data panel sifatnya lebih kepada cross section maka bisa dikatakan tidak ada autokorelasi. 4. Pengujian Statistik a. Uji F Nilai F hitung digunakan untuk menguji ketepatan model (goodness of fit). Uji F ini juga sering disebut sebagai uji simultan, untuk menguji apakah variabel bebas yang digunakan dalam model mampu menjelaskan perubahan nilai variabel terikat atau tidak (Imam Ghozali, 2012). Hipotesis untuk uji F yaitu: H0 = b1 b2 b3 b4 b5 b6 = 0, artinya secara bersama-sama tidak ada pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen. H0 = b1 b2 b3 b4 b5 b6 ≠ 0, artinya secara bersama-sama ada pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.

62

Untuk menentukan nilai F tabel dengan tingkat signifikansi sebesar 5%, dengan derajat kebebasan (degree of freedom) df = (k-1) dan (nk), dimana n adalah jumlah observasi, k adalah jumlah variabel dengan kriteria uji yang digunakan adalah: Jika F hitung > F tabel (k-1; n-k), maka H0 ditolak Jika F Hitung < F tabel (k-1; n-k), maka H0 diterima b. Uji t Uji t merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah koefisien regresi signifikan atau tidak (Nachrowi dan Usman, 2006). Nilai t hitung digunakan untuk menguji pengaruh secara parsial (per variabel) terhadap variabel terikatnya. Apakah variabel tersebut memiliki pengaruh yang berarti terhadap variabel terikatnya atau tidak (Suliyanto, 2011:55). Dalam tabel distribusi t terdapat istilah one tail dan two tail. Penggunaan tabel one tail atau two tail tergantung pada hipotesis yang diajukan. Jika hipotesis yang diajukan sudah menunjukkan arah, misalkan terdapat pengaruh positif, maka menggunakan one tail sebelah kanan. Akan tetapi jika belum menunjukkan arah, misalnya terdapat pengaruh (tidak menunjukkan pengaruh positif atau negatif) maka menggunakan two tail. Jika menggunakan one tail maka df: α, nk, tetapi jika menggunakan two tail maka derajat bebasnya adalah df: α/2, n-k. Keterangan: n = jumlah pengamatan (ukuran sampel); dan k = jumlah variabel bebas dan terikat (Suliyanto, 2011:45).

63

Menurut Suliyanto (2011:56), dalam menentukan pengujian hipotesis uji t adalah sebagai berikut: 1. Hipotesis Hipotesis 1 Ho: Tidak terdapat pengaruh negatif variabel independent terhadap variabel dependent Ha: Terdapat pengaruh negatif variabel independent terhadap variabel dependent Hipotesis 2 Ho : Tidak terdapat pengaruh positif variabel independent terhadap variabel dependent Ha : Terdapat pengaruh positif variabel independent terhadap variable dependent 2. Kriteria Pengujian Hipotesis 1 Ho tidak dapat ditolak jika: 

t hitung ≥ -t tabel, atau



Sig.> 0,05 Ha diterima jika:



t hitung < -t tabel, atau



Sig. ≤ 0,05, dan arah koefisien negatif.

Hipotesis 2 Ho tidak dapat ditolak jika: 

t hitung ≤ t tabel, atau

64



Sig. > 0,05

Ha diterima jika: 

t hitung > t tabel, atau



Sig. ≤ 0,05, dan arah koefisien positif.

c. Uji Koefisien Determinasi (R2) Koefisien determinasi merupakan besarnya kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Semakin tinggi koefisien determinasi, semakin tinggi kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variasi perubahan pada variabel terikatnya (Suliyanto, 2011:55). Koefisien determinasi memiliki kelemahan, yaitu bias terhadap jumlah variabel bebas yang dimasukkan dalam model regresi, dimana setiap penambahan satu variabel bebas dan pengamatan dalam model akan meningkatkan nilai R2 meskipun variabel yang dimasukkan itu tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikatnya. Untuk mengurangi kelemahan tersebut maka digunakan koefisien determinasi yang telah disesuaikan, Adjusted R Square (R2

adj).

Koefisien determinasi yang telah disesuaikan berarti bahwa koefisien tersebut telah dikoreksi dengan memasukkan unsur jumlah variabel dan ukuran sampel yang digunakan. Dengan menggunakan koefisien determinasi yang disesuaikan, maka nilai koefisien determinasi yang disesuaikan itu dapat naik atau turun akibat adanya penambahan variabel baru dalam model (Suliyanto, 2011:43).

65

5. Analisis Model Regresi Data Panel Model persamaan regresi data panel pada penelitian ini terdiri dari beberapa langkah yang digunakan untuk menganalisis kemampuan masing-masing variabel terhadap harga saham. Faktor fundamental yang dianalisis adalah Book Value Per Share (BVPS), Price Earning Ratio (PER), Earning Per Share (EPS), dan Forecast Earning Per Share (FEPS). Dari sisi faktor teknikal, variabel yang dianalisis adalah harga saham masa lalu dan dua variabel dummy untuk menangkap tren harga yang sangat positif atau negatif. Penelitian ini akan terdiri dari 5 jenis model yang berbeda, 3 model pertama akan menguji setiap analisis fundamental dan teknikal untuk menjelaskan harga saham, dan 2 model terakhir akan mengintegrasikan kedua jenis analisis, seperti yang dijelaskan di bawah ini: 1. Model pertama, dasar dua faktor model analisis fundamental pada model ini mirip dengan Collins et al (1997) pada penelitian Bettman dkk. (2009) yang menggabungkan nilai buku per saham (BVPS) dan laba per saham (EPS). Pengujian sebelumnya model ini mengakibatkan harga sangat tergantung dengan BVPS. Ohlson (1995) mengungkapkan pada penelitian Bettman dkk. (2009) bahwa harga atau nilai ekuitas perusahaan sebagai fungsi dari laba dan nilai ekuitas buku. Pada model ini, ditambahkan rasio harga per laba (PER), hal ini dikemukakan oleh Weston & Coplend (2004) bahwa nilai PER yang positif memberikan indikasi pertumbuhan laba dan pertumbuhan laba mempunyai pengaruh

66

positif terhadap perkembangan harga saham. Model pertama akan dirancang sebagai berikut: Pit = β0i+ β1 BVPSit + β2 PERit + β3 EPSit + εit ….(1) Keterangan: β0i = konstanta model regresi pada unit observasi ke i β1 – β5 = koefisien regresi Pit = Harga saham pada unit observasi ke i dan waktu ke t BVPSit = BVPS pada unit observasi ke i dan waktu ke t PERit = PER pada unit observasi ke i dan waktu ke t EPSit = EPS pada unit observasi ke i dan waktu ke t εit = Komponen error pada unit observasi ke i dan waktu ke t 2. Model kedua menggabungkan empat faktor analisis fundamental mirip penelitian yang dilakukan oleh Dechow dkk. (1999) menggunakan Forecast Earning Per Share (FEPS) untuk melengkapi Earning Per Share (EPS). Dechow dkk. (1999) berpendapat bahwa perkiraan pendapatan memberikan informasi tambahan tentang prospek masa depan perusahaan. Hasil dari pengujian

yang sama

dalam penelitian sebelumnya

yang

menunjukkan penggunaan FEPS lebih signifikan daripada EPS itu sendiri. Model kedua adalah sebagai berikut: Pit = β0i + β1 BVPSit + β2 PERit + β3 EPSit + β4 FEPSit + εit.....(2) Keterangan: β0i = konstanta model regresi pada unit observasi ke i β1 – β5 = koefisien regresi

67

Pit = Harga saham pada unit observasi ke i dan waktu ke t BVPSit = BVPS pada unit observasi ke i dan waktu ke t PERit = PER pada unit observasi ke i dan waktu ke t EPSit = EPS pada unit observasi ke i dan waktu ke t FEPSit = EPS pada unit observasi ke i dan waktu ke t εit = Komponen error pada unit observasi ke i dan waktu ke t 3. Model ketiga hanya terdiri dari faktor analisis teknikal dengan mengacu faktor momentum dari Jegadeesh dan Titman (1993), bahwa harga saham masa lalu (Pt-1) merupakan salah satu faktor yang menentukan harga saham di masa depan. Dalam penelitian ini, menggunakan variabel dummy berdasarkan ukuran kinerja momentum dari Jegadeesh dan Titman (1993). Variabel dummy ini juga digunakan dalam penelitian Bettman dkk. (2009) yaitu kinerja momentum Dup dan Ddown. Dup bernilai 1 jika return saham lebih tinggi dari return rata-rata dari tahun sebelumnya. Ketika Dup diatur menjadi 1, harga tren bullish untuk periode 6 bulan terakhir yang seolah-olah itu adalah dalam nilai ekstrim positif. Ddown akan bernilai 1 jika return saham lebih rendah dari return rata-rata dari satu tahun sebelumnya, yang berarti harga di tren bearish jangka waktu 6 bulan terakhir seolah-olah itu adalah nilai ekstrim negatif. Ketika pasar meyamping, baik Atas dan Bawah maka nilai akan diatur ke 0. Dari penelitian sebelumnya oleh Bettman dkk. (2009), model ini memiliki kekuatan lebih jelas dibanding model

68

fundamental (1) dan model (2) di atas yan di lihat dari tinggi Adjusted R2. Maka model ini akan menjadi sebagai berikut: Pit = β0i + β1 Pit-1 + β2 Dup + β3 Ddown + εit ….(3) β0i = konstanta model regresi pada unit observasi ke i β1 – β5 = koefisien regresi Pit = Harga saham pada unit observasi ke i dan waktu ke t Pit-1 = Harga saham pada unit observasi ke i dan waktu ke t-1 Dup = Variabel Dummy untuk kondisi Bullish Ddown = Variabel Dummy untuk kondisi Bearish εit = Komponen error pada unit observasi ke i dan waktu ke t 4. Model keempat ini integrasi antara Model (1) dan (3), mengintegrasikan indikator fundamental BPVS, PER dan EPS dengan indikator teknikal yang ada dalam model (3). Penelitian oleh Bettman dkk. (2009), dengan model yang sama memberikan hasil yang sangat signifikan terhadap harga saham dibandingkan dengan Model (1) dan model (3) yang digunakan tanpa ada interaksi satu sama lain. Ini juga konsisten dengan penelitian sebelumnya dari Collins et al (1997) dan juga Ely dan Waymire (1999). Model keempat adalah sebagai berikut: Pit = β0i + β1 BVPSit + β2 PERit + β3 EPSit + β4 Pit-1 + β5 Dup + β6 Ddown + εit …..(4) β0i = konstanta model regresi pada unit observasi ke i β1 – β5 = koefisien regresi Pit = Harga saham pada unit observasi ke i dan waktu ke t BVPSit = BVPS pada unit observasi ke i dan waktu ke t

69

PERit = PER pada unit observasi ke i dan waktu ke t EPSit = EPS pada unit observasi ke i dan waktu ke t Pit-1 = Harga saham pada unit observasi ke i dan waktu ke t-1 Dup = Variabel Dummy untuk kondisi Bullish Ddown = Variabel Dummy untuk kondisi Bearish εit = Komponen error pada unit observasi ke i dan waktu ke t 5. Model kelima adalah integrasi antara model (2) dan (3) yang diteliti oleh Bettman dkk. (2009) dengan hasil yang lebih bervariasi dengan tambahan nilai FEPS. Hal ini konsisten dengan Dechow dkk. (1999) berkomentar bahwa nilai buku menambahkan informasi tambahan sedikit tentang harga saham dan di luar itu terdapat dalam perkiraan analis dari laba tahun depan. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa model ini memiliki kekuatan sedikit lebih baik dan jelas. Maka model lima sebagai berikut: Pit = β0i + β1 BVPSit + β2 PERit + β3 EPSit + β4 FEPSit + β5 Pit-1 + β6 Dup + β7 Ddown + εit ….(5) β0i = konstanta model regresi pada unit observasi ke i β1 – β5 = koefisien regresi Pit = Harga saham pada unit observasi ke i dan waktu ke t BVPSit = BVPS pada unit observasi ke i dan waktu ke t PERit = PER pada unit observasi ke i dan waktu ke t EPSit = EPS pada unit observasi ke i dan waktu ke t FEPSit = FEPS pada unit observasi ke i dan waktu ke t Pit-1 = Harga saham pada unit observasi ke i dan waktu ke t-1

70

Dup = Variabel Dummy untuk kondisi Bullish Ddown = Variabel Dummy untuk kondisi Bearish εit = Komponen error pada unit observasi ke i dan waktu ke t E. Operasional Variabel Penelitian Penelitian menggunakan delapan variabel, yaitu BVPS (Book Value Per Share), PER (Price Earning Ratio), EPS (Earning Per Share), FEPS (Forecasted Earning Per Share), dan faktor teknikal yaitu harga saham masa lalu dan juga dua variabel momentum dummy (Dup dan Ddown) sebagai variabel lepas (independen) dan harga saham sebagai variabel terikat (dependen). Tabel 3.1 Operasional Variabel Penelitian No. 1.

Variabel Harga Saham

Indikator Harga

Skala

Satuan

Rasio

Rupiah

Rasio

%

penutupan (closing prise) masing-masing emiten.

2.

Book Value Total ekuitas per Share dibagi dengan jumlah saham (BVPS)

71

Pengukuran Devinisi Operasional Harga suatu saham pada saat tertentu yang ditentukan oleh pelaku pasar dan oleh permintaan dan penawaran saham yang bersangkutan di pasar modal (Ang, 1997). Book Value Per Share (BVS) merupakan salah satu rasio pasar yang digunakan untuk mengukur kinerja harga pasar saham terhadap nilai bukunya (Ang, 1997).

3.

Price Earning Ratio (PER)

Harga pasar per lembar saham dibagi dengan laba per saham

Rasio

X

4.

Earning Per Share (EPS)

Laba bersih perusahaan dibagi dengan jumlah saham yang beredar

Rasio

Rupiah

5.

Forcasted Earning Per Share (FEPS)

Perkiraan Laba bersih perusahaan yang diperkirakan dari laba bersih saat itu.

Rasio

Rupiah

6.

Harga Saham Masa Lalu (Pt-1)

Harga

Rasio

Rupiah

penutupan (closing prise) masing-masing

7.

Dup

emiten. Variabel Dup untuk

Variabel Dummy

72

PER merupakan satu ukuran untuk membandingkan nilai laba satu perusahaan dengan perusahaan lain (Abi Hurairah dan Haryajid, 2012:286). Earning Per Share merupakan perbandingan antara laba bersih setelah pajak pada satu tahun buku dengan jumlah saham yang diterbitkan (Ang, 1997). Konsensus perkiraan laba per saham untuk perusahaan, sebagai perkiraan di bulan setelah rilis laba per saham untuk tahun terbaru. Perkiraan laba disesuaikan pada saat perubahan kapitalisasi dan diumumkan di tengah bulan, meskipun tanggal yang tepat selalu berubah. Harga saham masa lalu menggunakan harga penutup pada satu bulan sebelum Pt.

Variabel dummy digunakan untuk

tren harga saham yang sangat positif (Bullish)

8.

Ddown

Variabel Dummy

Variabel Ddown untuk tren harga saham yang sangat negatif (bearish).

73

tujuan analisis tren harga saham. Tren ini dilihat pada pergerakan pola dan tren harga saham tertentu serta berupaya untuk mengeksploitasi pola tersebut (Husnan, 2003). Variabel dummy up sama dengan 1 ketika memiliki tren yang sangat positif atau memiliki tren lebih tinggi (bullish) dalam 6 bulan terakhir dibandingan dengan tren tertinggi dalam satu tahun sebelum pengukuran Pt. Jika tidak, maka akan diatur ke 0. Variabel dummy down sama dengan 1 ketika memiliki tren yang sangat negatif atau memiliki tren lebih rendah (bearish) dalam 6 bulan terakhir dibandingan dengan tren terendah dalam satu tahun sebelum pengukuran Pt. Jika tidak, maka akan diatur ke 0

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian 1. Sejarah Jakarta Islamic Index (JII) Pasar Modal Syariah dapat diartikan sebagai pasar modal yang menerapkan prinsip-prinsip syariah dalam kegiatan transaksi ekonomi dan terlepas dari hal-hal yang dilarang seperti: riba, perjudian, spekulasi dan lain-lain. Pasar modal syariah secara resmi diluncurkan pada tanggal 14 Maret

2003

bersamaan

dengan

penandatanganan

MOU

antara

BAPEPAM-LK dengan Dewan Syariah Nasional – Majelis Ulama Indonesia (DSN – MUI). Walaupun secara resmi diluncurkan pada tahun 2003, namun instrument pasar modal syariah telah hadir di Indonesia pada tahun 1997. Hal ini ditandai dengan peluncuran Danareksa Syariah pada 3 Juli 1997 oleh PT. Danareksa Investment Management. Selanjutnya pada tanggal 3 Juli 2000, PT Bursa Efek Indonesia (BEI) bekerja sama dengan PT Danareksa Investment Management (DIM) meluncurkan indeks saham yang dibuat berdasarkan syariah Islam yaitu Jakarta Islamic Index (JII). Indeks ini diharapkan menjadi tolak ukur kinerja saham –saham yang berbasis syariah serta untuk mengembangkan pasar modal syariah. Dengan hadirnya indeks tersebut, diharapkan investor semakin percaya dan kepercayaan investor dapat meningkatkan investasi dalam bentuk ekuiti secara syariah. Jakarta Islamic Index terdiri dari 30 jenis saham

74

yang dipilih dari saham-saham yang sesuai dengan Syariah Islam yang masuk dalam daftar DES dan merupakan saham-saham syariah paling likuid serta memiliki kapitalisasi pasar yang besar. Penyeleksian saham syariah dilakukan oleh OJK yang bekerja sama dengan Dewan Syariah Nasional (DSN). Untuk menetapkan saham-saham yang masuk dalam perhitungan Jakarta Islamic Index dilakukan proses seleksi sebagai berikut : 1. Saham – saham yang akan dipih berdasarkan Daftar Efek Syariah (DES) yang dikeluarkan oleh OJK. 2. Memilih 60 saham dari Daftar Efek Syariah (DES) tersebut berdasarkan ukuran kapitalisasi pasar terbesar selama 1 tahun terakhir. 3. Dari 60 saham tersebut, dipilih 30 saham berdasarkan tingkat likuiditas yaitu nilai transaksi dipasar reguler selama 1 tahun terakhir. Pengkajian ulang JII dilakukan setiap 6 bulan yang disesuaikan dengan periode penerbitan DES oleh OJK yaitu pada awal bulan Juni dan Desember setiap tahunnya. Sedangkan perubahan pada jenis usaha emiten akan dimonitoring secara terus menerus berdasarkan data-data publik yang tersedia. 2. Sejarah dan Perkembangan Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) merupakan suatu indeks syariah baru yang dibentuk oleh Bursa Efek Indonesia. ISSI dibentuk pada sekitar pertengahan Mei 2011. Sebelum ISSI ini dibentuk telah ada sebelumnya indeks syariah lainnya yakni JII yang telah lebih dahulu ada. Namun JII ini dirasa masih kurang untuk menampung semakin banyaknya

75

saham syariah yang terdaftar di DES, karena saham syariah yang terdaftar di JII adalah hanya 30 saham syariah yang terbesar. Didasari atas itu semua maka dibentuklah ISSI untuk menampung keseluruhan saham syariah yang tercatat di BEI dan terdaftar dalam Daftar Efek Syariah (DES). ISSI direview setiap 6 bulan sekali (Mei dan November) dan dipublikasikan pada awal bulan berikutnya. ISSI juga dilakukan penyesuaian apabila ada saham syariah yang baru tercatat atau dihapuskan dari DES. Jadi ISSI beranggotakan seluruh saham syariah yang ada didalam DES baik itu yang besar maupun yang kecil. Hal ini dimaksudkan untuk memudahkan dan memberikan pilihan lain kepada masyarakat dan juga agar masyarakat yang ingin menginvestasikan uangnya pada saham syariah tidak salah tempat. Gambar dibawah ini adalah perkembangan ISSI dari periode Mei 2011 sampai dengan Juli 2015 adalah sebagai berikut. Gambar 4.1 Perkembangan ISSI Mei 2011 s.d Juli 2015

Indeks Saham Syariah Indonesia 4E+09 3E+09 3E+09 2E+09 ISSI

2E+09

Sumber: Otoritas Jasa Keuangan (diolah), 2015

76

Mei-15

Feb-15

Nov-14

Agust…

Mei-14

Feb-14

Nov-13

Agust…

Mei-13

Feb-13

Nov-12

Agut-…

Mei-12

Feb-12

Nov-11

Mei-11

5E+08

Agust…

1E+09

Gambar diatas merupakan perkembangan Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) periode Mei 2011 sampai dengan Juli 2015. Berdasarkan gambar diatas dapat diketahui bahwa ISSI selalu mengalami pertumbuhan setiap periodenya. Walaupun ISSI baru saja di bentuk namun perkembangannya menunjukan trend yang sangat positif. Pertumbuhan ISSI yang selalu terjadi setiap periodenya ini tidak terlepas karena pertumbuhan pangsa pasar syariah yang telah tumbuh dan berkembang di Indonesia beberapa tahun kebelakang ini. Pertumbuhan pangsa pasar syariah yang berawal dari sektor perbankan yang kemudian merambah ke asuransi dan kini eranya telah masuk pada pasar modal. Inilah yang dijadikan kesempatan oleh beberapa perusahaan atau emiten untuk mengeluarkan indeks syariah agar dapat menarik minat masyarakat penanam modal yang ingin berinvestasi pada indeks syariah. Diawali pada Mei 2011 kapitalisasi ISSI pada pasar modal di Indonesia mencapai angka 1,512,915,230 dan angka ini selalu meningkat pada periode – periode selanjutnya. Peningkatan tertinggi terjadi pada bulan Desember 2011 yaitu sebesar 1.968.091.370 seelama periode Mei 2011 - Juli 2015. Periode lainnya pada kapitalisasi ISSI pasar modal selalu mengalami kenaikan walaupun sesekali berfluktuatif namun tidak terlalu signifikan penurunannya. Pada Juli 2015 kapitalisasi ISSI pada pasar modal tercatat sebesar 2,813,505,410. 3. Gambaran Umum Saham Syariah Saham merupakan surat berharga yang merepresentasikan penyertaan modal kedalam suatu perusahaan. Sementara dalam prinsip syariah, penyertaan modal dilakukan pada perusahaan-perusahaan yang tidak 77

melanggar prinsip-prinsip syariah, seperti bidang perjudian, riba, memproduksi barang yang diharamkan seperti bir, dan lain-lain. Berdasarkan arahan Dewan Syariah Nasional (DSN) dan peraturan Bapepam – LK nomor IX. A. 13 tentang penerbitan efek syariah, jenis kegiatan utama suatu badan usaha yang dinilai tidak memenuhi syariah Islam adalah: 1. Usaha perjudian dan permainan yang tergolong judi atau perdagangan yang dilarang. 2. Menyelenggarakan jasa keuangan yang menerapkan konsep ribawi, jual beli resiko, yang mengandung gharar dan maysir. 3. Memproduksi,

mendistribusikan,

memperdagangkan

dan

atau

menyediakan : a. Barang dan atau jasa yang haram karena zatnya (haram li-dzatihi). b. Barang dan atau jasa yang haram bukan karena zatnya (haram lighairihi) yang ditetapkan oleh DSN – MUI, dan c. Barang dan atau jasa yang merusak moral dan bersifat mudarat. 4. Melakukan investasi pada perusahaan yang pada saat transaksi tingkat (nisbah) hutang perusahaan kepada lembaga keuangan ribawi lebih dominan dari modalnya, kecuali investasi tersebut dinyatakan kesyariahannya oleh DSN – MUI. Sedangkan kriteria saham yang masuk dalam kategori syariah adalah :

78

1. Tidak melakukan kegiatan usaha sebagaimana yang diuraikan diatas. 2. Tidak melakukan perdagangan yang tidak disertai dengan penyerahan barang atau jasa dan perdagangan dengan penawaran dan permintaan palsu. 3. Tidak melebihi rasio keuangan sebagai berikut : a. Total hutang yang berbasis bunga dibandingkan dengan total ekuitas tidak lebih dari 82% (hutang yang berbasis bunga dibandingkan dengan total ekuitas tidak lebih dari 45% : 55%). b. Total pendapatan bunga dan pendapatan tidak halal lainnya dibandingkan dengan total pendapatan (revenue) tidak lebih dari 10%. Seiring dengan berkembangnya prinsip syariah dalam jasa keuangan, seperti pada perbankan dan asuransi. Investasi dalam pasar modal khususnya dalam saham yang berdasarkan prinsip syariah juga berkembang. Hingga tahun 2008 jumlah saham syariah sudah mencapai 191 saham. Jumlah saham terus meningkat sampai tahun 2011 yang secara kumulatif terdapat 253 saham syariah yang tercatat di pasar modal Indonesia. Setelah terbentuknya ISSI di tahun 2011 pertumbuhan saham syariah semakin meningkat hingga pada periode II di akhir Desember 2014 yaitu sebanyak 334 saham syariah. B. Deskripsi Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah saham syariah yang terdaftar dalam JII dan ISSI selama tahun pengamatan, yaitu Januari 2011 sampai dengan Juni 2015. Adapun saham syariah yang terdaftar sampai dengan tahun 2015 sebanyak 334 saham syariah. Namun dari saham-saham 79

syariah yang terdaftar hanya 91 saham syariah yang memenuhi syarat untuk dijadikan objek penelitian, yaitu saham syariah yang konsisten selalu ada dan aktif selama lima tahun masa penelitian. Untuk selanjutnya hanya 91 saham syariah inilah yang digunakan oleh penulis sebagai objek penelitian. Saham-saham syariah tersebut akan dilihat harga penutup tahunan masingmasing saham selama periode penelitian, yaitu lima tahun. Namun di karenakan data yang tersedia hanya sampai tahun 2014, maka pengambilan data tahunan yang digunakan hanya selama 4 tahun, yaitu dari tahun 2011 hingga tahun 2014. Data lain yang digunakan dalam penelitian ini adalah BVPS (Book Value Per Share), PER (Price Earning Ratio), EPS (Earning Per Share), FEPS (Forecasted Earning Per Share), dan faktor teknikal yaitu harga saham masa lalu dan juga dua variabel momentum dummy (Dup dan Ddown). BVPS (Book Value Per Share), PER (Price Earning Ratio), dan EPS (Earning Per Share) pertahun diperoleh dari Bursa Efek Indonesia (BEI). FEPS (Forecasted Earning Per Share) diperoleh dari Bloomberg. Sedangkan harga saham masa lalu dan juga dua variabel momentum dummy (Dup dan Ddown) diperoleh dari Yahoo! Finance, periode 2011 sampai dengan 2014. Berikut ini adalah hasil dari uji deskriptif dari masing-masing variabel dalam penelitian ini:

80

Tabel 4.1 Hasil Uji Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

Pt

364

52

74000

3462.05

7633.897

PER

364

-54

451

19.84

37.630

EPS

364

-709

5244

221.00

567.425

BVPS

364

42

17459

1222.42

2034.117

FEPS

364

-709

5180

212.53

516.760

Pt-1

364

52

70900

3417.77

7476.334

Dup

364

0

1

.28

.451

Ddown

364

0

1

.30

.457

Valid N (listwise)

364

Sumber: Hasil Olah Data Statistik deskriptif di atas memberikan gambaran atau deskripsi suatu data. Dalam statistik deskriptif berisi tentang jumlah sampel yang diteliti, nilai minimum dan maksimum, mean, dan standar deviasi. Berdasarkan tabel 4.1 nilai N menunjukkan banyaknya data yang digunakan dalam penelitian, yaitu sebanyak 364 data, yang merupakan jumlah sampel selama periode penelitian 2011 sampai dengan 2015. Data-data yang digunakan merupakan data saham syariah yang terdaftar dalam JII dan ISSI di Bursa Efek Indonesia. Tabel 4.1 di atas menunjukkan nilai rata–rata harga saham (Pt) sebesar 3462.05 dengan standar deviasi sebesar 7633.897, nilai minimum sebesar 52 dan maksimum sebesar 74000. Variabel PER menunjukkan nilai rata–rata sebesar 19.84 dengan standar deviasi sebesar 37.630, nilai minimum sebesar -54 dan maksimum sebesar 451. Variabel EPS menunjukkan nilai rata–rata sebesar 221.00 dengan standar deviasi sebesar 567.425, nilai minimum sebesar -709 dan maksimum sebesar 5244. Variabel BVPS menunjukkan nilai rata–rata sebesar 1222.42 dengan standar deviasi sebesar 2034.117, nilai 81

minimum sebesar 42 dan maksimum sebesar 17459. Variabel FEPS menunjukkan nilai rata–rata sebesar 212.53 dengan standar deviasi sebesar 516.760, nilai minimum sebesar -709 dan maksimum sebesar 5180. Variabel harga saham masa lalu (Pt-1) menunjukkan nilai rata–rata sebesar 3417.77 dengan standar deviasi sebesar 7476.334, nilai minimum sebesar 52 dan maksimum sebesar 70900. Kemudian variabel Dummy Up (Dup) menunjukkan nilai rata–rata sebesar 0.28 dengan standar deviasi sebesar 0.451, nilai minimum sebesar 0 dan maksimum sebesar 1. Sedangkan variabel Dummy Down (Ddown) menunjukkan nilai rata–rata sebesar 0.30 dengan standar deviasi sebesar 0.457, nilai minimum sebesar 0 dan maksimum sebesar 1. Data di atas memperlihatkan kisaran harga di pasar saham Indonesia yang sangat luas. Dimana harga saham yang masuk dalam penelitian ini berkisar antara Rp 52 per saham hingga Rp 74.000 per saham. Besarnya kisaran tersebut dapat digunakan untuk melihat keadaan pasar di Indonesia yang begitu komprehensif. Standar deviasi untuk harga saham (Pt) mendekati standar deviasi harga saham masa lalu (Pt-1) yaitu sebesar 7633.897 dan 7476.334, hal ini menunjukan bahwa pergerakan kedua variabel tersebut pada kisaran yang sama. Kemudian variabel dummy yang terdiri dari 0 dan 1, menunjukkan bahwa variabel dummy memiliki nilai yang tetap konsisten. Secara keseluruhan, statistik deskriptif yang ditampilkan memiliki data yang konsisten dengan kriteria pemilihan sampel seperti, saham yang memiliki nilai buku (BVPS) positif.

82

C. Analisis dan Pembahasan Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi data panel, untuk menguji spesifikasi model dan kesesuaian teori-teori dengan kenyataan. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Excel 2010, Eviews 8.0 dan SPSS versi 20.0. 1. Pengujian Model 1 Regresi Data Panel a. Uji Pemilihan Regresi Data Panel 1) Uji Chow Uji chow dilakukan untuk mengetahui apakah model yang digunakan adalah common effect (pooled least square) atau fixed effect. Berikut adalah hasil uji Chow yang dilakukan dalam model 1 ini: Tabel 4.2 Uji Chow (Model 1) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Model Effects Test 1 Cross-section F Cross-section Chi-square

Statistic 6.648115 425.206712

d.f. (90,270) 90

Prob. 0.0000 0.0000

Sumber: Hasil Olah Data Berdasarkan Tabel 4.2 di atas, dapat terlihat bahwa pada model pertama nilai probabilitas cross section adalah 0,0000 atau < 0,05, maka H0 ditolak, dan menerima H1, yang berarti model pertama menggunakan pendekatan fixed effect.

83

2) Uji Hausman Uji Haussman digunakan untuk menentukan apakah model yang paling tepat digunakan adalah model fixed effect atau model random effect. Tabel 4.3 Uji Hausman (Model 1) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Model

Test Summary

Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

1

Cross-section random

25.414784

3

0.0000

Sumber: Hasil Olah Data Pada tabel 4.3 terlihat bahwa hasil uji hausman pada model pertama nilai probabilitas cross section adalah 0,0000 atau < 0,05, maka H0 ditolak, dan menerima H1, berarti model penelitian pertama menggunakan pendekatan fixed effect. b. Pengujian Dasar Asumsi Klasik 1) Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi yang terbentuk ada korelasi diantara variabel bebas atau tidak. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Model regresi yang tidak ada multikolineritas adalah yang memiliki nilai Tolerance > 0,1 dan Variance Inflation Factor (VIF) < 10. Berikut adalah hasil dari uji multikolinieritas model 1:

84

Tabel 4.4 Uji Multikolinieritas dengan Tolerance dan VIF (Model 1) a

Coefficients Model

Collinearity Statistics Tolerance

VIF

(Constant) BVPS

.261

3.837

PER

.997

1.003

EPS a. Dependent Variable: Pt

.260

3.841

1

Sumber: Hasil Olah Data Pada tabel 4.4 terlihat pada model 1 bahwa hasil perhitungan nilai Tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0.1 yang berarti tidak ada lagi korelasi antar variabel independen. Hasil tersebut diperkuat dengan tidak ada lagi variabel independen yang memiliki VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada lagi multikolineritas antar variabel independen pada model 1. 2) Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas berarti ada varian variabel pada model regresi yang tidak sama (konstan). Sebaliknya, jika varian variabel pada model regresi memiliki nilai yang sama (konstan) maka disebut dengan homoskedastisitas. Yang diharapkan pada model regresi adalah yang homoskedastisitas. Dalam penggunaan 5 model di penelitian ini sangat memungkinkan terjadinya masalah heteroskedastisitas, mengingat data yang digunakan merupakan data panel dengan jumlah cross section yang lebih banyak dari jumlah time series, maka dalam penelitian ini diperlukan

85

pengujian

heteroskedastisitas.

Berikut

adalah

hasil

dari

uji

heteroskedastisitas dengan uji Park pada model 1: Tabel 4.5 Heteroskedastisitas dengan Uji Park (Model 1) Dependent Variable: LOG(RES2) Method: Panel Least Squares Date: 10/08/15 Time: 14:22 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

1

C BVPS PER EPS

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

10.25332 0.000346 -0.005144 -0.000853

0.197886 0.000221 0.003282 0.000623

51.81423 1.562631 -1.567191 -1.367714

0.0000 0.1193 0.1182 0.1725

Sumber: Hasil Olah Data Berdasarkan output pada tabel 4.5 dapat diketahui bahwa pada model 1 regresi data panel tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Hal ini karena Prob. dari variabel independen pada model ini tidak signifikan yaitu berada diatas 0,05. c. Pengujian Hipotesis Regresi Data Panel 1) Uji F Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Atau untuk mengetahui apakah model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen atau tidak. Menurut Suliyanto (2011:40), uji F digunakan untuk menguji pengaruh secara simultan variabel bebas terhadap variabel terikat, maka model persamaan regresi masuk dalam kriteria cocok atau fit. Sebaliknya, jika tidak terdapat pengaruh secara simultan maka hal ini akan masuk dalam kategori tidak cocok atau not fit.

86

Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel atau melihat dari nilai probabilitas (prob.) dari tabel. Apabila nilai probabilitas < 0,05 maka tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa variabel independen secara simultan mempengaruhi variabel dependennya. Apabila nilai probabilitas > 0,05, maka terima H0 dan dapat disimpulkan bahwa tidak ada variabel independen yang mempengaruhi variabel dependennya. Berikut hasil uji hipotesis model 1 secara simultan menggunakan uji F: Tabel 4.6 Output Uji F (Model 1) F-Statistic

Prob(F-statistic)

53.00604

0.000000

Sumber: Hasil Olah Data Berdasarkan tabel 4.6 di atas, nilai Fhitung pada model 1 sebesar 53.006 dengan tingkat signifikansi 0.000. Karena tingkat signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak atau H1 diterima. Maka dapat disimpulkan pada model 1 bahwa BVPS, PER dan EPS secara simultan berpengaruh terhadap Harga Saham Syariah. 2) Uji t Setelah melakukan uji koefisien regresi secara keseluruhan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung koefisien regresi secara individu atau uji t. Uji t digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual (parsial) terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikansi 0,05. Apabila probabilitas lebih kecil dari 0,05 maka

87

hasilnya terdapat pengaruh dari variabel independen secara individual terhadap variabel dependen. Selain itu dapat dengan indikator lain, yaitu apabila nilai t hitung > t tabel, maka tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependennya. Apabila nilai t hitung < t tabel, maka terima H0 dan dapat disimpulkan bahwa variabel independen tidak mempengaruhi variabel dependennya. Hasil pengujian hipotesis dengan uji t adalah sebagai berikut: Tabel 4.7 Output Uji t (Model 1) Dependent Variable: Pt Method: Panel Least Squares Date: 09/18/15 Time: 08:35 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

1

C BVPS PER EPS

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

244.9281 1.492660 -0.627694 6.357110

209.8042 0.234511 3.479788 0.660988

1.167413 6.364983 -0.180383 9.617586

0.2441 0.0000 0.8570 0.0000

Sumber: Hasil Olah Data Dari hasil regresi uji t di atas pada model 1 terlihat bahwa Book Value Per Share menunjukan hubungan positif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) BVPS pada model 1 sebesar 6.364983 > nilai t tabel sebesar 1,6449 dengan probabilitas 0,000 yang berati lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa variabel BVPS berpengaruh positif terhadap harga saham syariah. Variabel Price Earning Ratio (PER) pada model 1 dengan nilai t hitung < nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari

88

masing-masing model lebih besar dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti bahwa variabel PER tidak memiliki pengaruh terhadap harga saham syariah. Variabel Earning Per Share (EPS) pada model ini terlihat bahwa Earning Per Share menunjukan hubungan positif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) EPS > nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari masing-masing model 0,000 yang berati lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa variabel EPS berpengaruh positif terhadap harga saham syariah. 3) Uji Adjusted R Square Koefisien determinasi atau R Square (R2) merupakan besarnya kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Semakin tinggi koefisien determinasi, semakin tinggi kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variasi perubahan pada variabel terikatnya. Koefisien determinasi memiliki kelemahan, yaitu bias terhadap jumlah variabel bebas yang dimasukkan dalam model regresi di mana setiap penambahan satu variabel bebas dan jumlah pengamatan dalam model akan meningkatkan nilai R2 meskipun variabel yang dimasukkan tersebut tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikatnya. Untuk mengurangi kelemahan tersebut maka digunakan koefisien determinasi yang telah disesuaikan, Adjusted R Square (R2adj). Berikut adalah hasil uji Adjusted R Square pada model 1:

89

Tabel 4.8 Output Uji Adjusted R Square (Model 1) R-Squared

Adjusted R-Squared

0.948073

0.930186

Sumber: Hasil Olah Data Dari tabel 4.8 model Fixed Effect dapat dilihat bahwa nilai Adjusted R-Square dari model 1 yang terbentuk dalam penelitian ini adalah sebesar 0.930186 yang menunjukan bahwa kemampuan variabel independen (book value per share, price earning ratio dan earning per share) dalam menjelaskan variabel dependen (harga saham syariah) adalah sebesar 93,0186%, sisanya sebesar 6,9814% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model ini. 2. Pengujian Model 2 Regresi Data Panel a. Uji Pemilihan Regresi Data Panel 1) Uji Chow Uji chow dilakukan untuk mengetahui apakah model yang digunakan adalah common effect (pooled least square) atau fixed effect. Berikut adalah hasil uji Chow yang dilakukan dalam model 2 ini: Tabel 4.9 Uji Chow (Model 2) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Model Effects Test 2 Cross-section F

Statistic

Cross-section Chi-square

Sumber: Hasil Olah Data

90

d.f.

Prob.

7.154233

(90,269)

0.0000

444.769445

90

0.0000

Berdasarkan Tabel 4.9 di atas, dapat terlihat bahwa pada model kedua nilai probabilitas cross section adalah 0,0000 atau < 0,05, maka H0 ditolak, dan menerima H1, yang berarti model kedua menggunakan pendekatan fixed effect. 2) Uji Hausman Uji Haussman digunakan untuk menentukan apakah model yang paling tepat digunakan adalah model fixed effect atau model random effect. Tabel 4.10 Uji Hausman (Model 2) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Model

Test Summary

Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

2


22.181119

4

0.0002

Sumber: Hasil Olah Data Pada tabel 4.10 terlihat bahwa hasil uji hausman pada model kedua nilai probabilitas cross section adalah 0,0002 atau < 0,05, maka H0 ditolak,

dan

menerima

H1,

berarti

model

penelitian

kedua

menggunakan pendekatan fixed effect. b. Pengujian Dasar Asumsi Klasik 1) Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi yang terbentuk ada korelasi diantara variabel bebas atau tidak. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Model regresi yang tidak ada multikolineritas adalah

91

yang memiliki nilai Tolerance > 0,1 dan Variance Inflation Factor (VIF) < 10. Berikut adalah hasil dari uji multikolinieritas model 2: Tabel 4.11 Uji Multikolinieritas dengan Tolerance dan VIF (Model 2) a

Coefficients Model


VIF

(Constant) BVPS

.259

3.859

PER

.997

1.003

EPS

.229

4.358

FEPS a. Dependent Variable: Pt

.581

1.722

1

Sumber: Hasil Olah Data Pada tabel 4.11 terlihat pada model 2 bahwa hasil perhitungan nilai Tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0.1 yang berarti tidak ada lagi korelasi antar variabel independen. Hasil tersebut diperkuat dengan tidak ada lagi variabel independen yang memiliki VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada lagi multikolineritas antar variabel independen pada model 2. 2) Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas berarti ada varian variabel pada model regresi yang tidak sama (konstan). Sebaliknya, jika varian variabel pada model regresi memiliki nilai yang sama (konstan) maka disebut dengan homoskedastisitas. Yang diharapkan pada model regresi adalah yang

homoskedastisitas.

Berikut

adalah

heteroskedastisitas dengan uji Park pada model 2:

92

hasil

dari

uji

Tabel 4.12 Heteroskedastisitas dengan Uji Park (Model 2) Dependent Variable: LOG(RES2) Method: Panel Least Squares Date: 10/08/15 Time: 14:22 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

2

C BVPS PER EPS FEPS

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

10.26070 0.000343 -0.005143 -0.000830 -3.30E-05

0.201989 0.000222 0.003288 0.000635 0.000173

50.79843 1.544802 -1.564109 -1.306744 -0.190705

0.0000 0.1236 0.1190 0.1924 0.8489

Sumber: Hasil Olah Data Berdasarkan output pada tabel 4.12 dapat diketahui bahwa pada model 2 regresi data panel tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Hal ini karena Prob. dari variabel independen pada model kedua tidak signifikan yaitu berada diatas 0,05. c. Pengujian Hipotesis Regresi Data Panel 1) Uji F Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Atau untuk mengetahui apakah model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen atau tidak. Berikut hasil uji hipotesis model 2 secara simultan menggunakan uji F: Tabel 4.13 Output Uji F (Model 2) F-Statistic

Prob(F-statistic)

58.15333

0.000000


93

Berdasarkan tabel 4.13 di atas, nilai Fhitung pada model 2 sebesar 58.153 dengan tingkat signifikansi 0.000. Karena tingkat signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak atau H1 diterima. Maka dapat disimpulkan pada model 2 bahwa BVPS, PER, EPS dan FEPS secara simultan berpengaruh terhadap Harga Saham Syariah. 2) Uji t Setelah melakukan uji koefisien regresi secara keseluruhan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung koefisien regresi secara individu atau uji t. Hasil pengujian hipotesis dengan uji t pada model 2 adalah sebagai berikut: Tabel 4.14 Output Uji t (Model 2) Dependent Variable: Pt Method: Panel Least Squares Date: 09/18/15 Time: 08:35 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

2

C BVPS PER EPS FEPS

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

35.37785 1.568021 -0.653939 5.723573 0.936989

203.5402 0.223728 3.313250 0.640320 0.174521

0.173813 7.008592 -0.197371 8.938608 5.368926

0.8621 0.0000 0.8437 0.0000 0.0000

Sumber: Hasil Olah Data Dari hasil regresi uji t di atas pada model 2 terlihat bahwa Book Value Per Share menunjukan hubungan positif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) BVPS pada model 2 sebesar 7.008592 > nilai t tabel sebesar 1,6449 dengan probabilitas 0,000 yang berati lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa variabel BVPS berpengaruh positif terhadap harga saham syariah. 94

Variabel Price Earning Ratio (PER) pada model 2 dengan nilai t hitung < nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari model lebih besar dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti bahwa variabel PER tidak memiliki pengaruh terhadap harga saham syariah. Variabel Earning Per Share (EPS) pada model ini terlihat bahwa Earning Per Share menunjukan hubungan positif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) EPS > nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari model 0,000 yang berati lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa variabel EPS berpengaruh positif terhadap harga saham syariah. Variabel Forcasted Earning Per Share menunjukan hubungan positif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (tstatistik) FEPS pada model 2 memiliki nilai t hitung 5.368926 > nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas 0,000 yang berati lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa variabel FEPS berpengaruh positif terhadap harga saham syariah. 3) Uji Adjusted R Square Koefisien determinasi memiliki kelemahan, yaitu bias terhadap jumlah variabel bebas yang dimasukkan dalam model regresi di mana setiap penambahan satu variabel bebas dan jumlah pengamatan dalam model akan meningkatkan nilai R2 meskipun variabel yang dimasukkan tersebut tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap 95

variabel terikatnya. Untuk mengurangi kelemahan tersebut maka digunakan koefisien determinasi yang telah disesuaikan, Adjusted R Square (R2adj). Berikut adalah hasil uji Adjusted R2 pada model 2: Tabel 4.15 Output Uji Adjusted R Square (Model 2) R-Squared

Adjusted R-Squared

0.953098

0.936709

Sumber: Hasil Olah Data Dari tabel 4.15 dapat dilihat bahwa nilai Adjusted R-Square dari model 2 yang terbentuk dalam penelitian ini adalah sebesar 0.936709 yang menunjukan bahwa kemampuan variabel independen (BVPS, PER, EPS dan FEPS) dalam menjelaskan variabel dependen (harga saham syariah) adalah sebesar 93,6709%, sisanya sebesar 6,3291% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model ini. 3. Pengujian Model 3 Regresi Data Panel a. Uji Pemilihan Regresi Data Panel 1) Uji Chow Berikut adalah hasil uji Chow yang dilakukan dalam model 3 ini: Tabel 4.16 Uji Chow (Model 3) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Model Effects Test 3

Statistic 1.671209 161.181273

Cross-section F Cross-section Chi-square


96

d.f.

Prob.

(90,270) 90

0.0009 0.0000

Berdasarkan Tabel 4.16 di atas, dapat terlihat bahwa pada model ketiga nilai probabilitas cross section adalah 0,0009 atau < 0,05, maka H0 ditolak, dan menerima H1, yang berarti model ketiga menggunakan pendekatan fixed effect. 2) Uji Hausman Uji Haussman digunakan untuk menentukan apakah model yang paling tepat digunakan adalah model fixed effect atau model random effect. Tabel 4.17 Uji Hausman (Model 3) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Model

Test Summary

Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

3


15.796865

3

0.0012

Sumber: Hasil Olah Data Pada tabel 4.17 terlihat bahwa hasil uji hausman pada model ketiga nilai probabilitas cross section adalah 0,0012 atau < 0,05, maka H0 ditolak,

dan

menerima

H1,

berarti

model

penelitian

ketiga

menggunakan pendekatan fixed effect. b. Pengujian Dasar Asumsi Klasik 1) Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi yang terbentuk ada korelasi diantara variabel bebas atau tidak. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Model regresi yang tidak ada multikolineritas adalah

97


Coefficients Model


VIF

(Constant) Pt-1

.978

1.023

Dup

.953

1.050

Ddown a. Dependent Variable: Pt

.965

1.036

1

Sumber: Hasil Olah Data Pada tabel 4.18 terlihat pada model 3 bahwa hasil perhitungan nilai Tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0.1 yang berarti tidak ada lagi korelasi antar variabel independen. Hasil tersebut diperkuat dengan tidak ada variabel independen yang memiliki VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan

bahwa

tidak

ada

multikolineritas

antar

variabel

independen pada model 3. 2) Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas berarti ada varian variabel pada model regresi yang tidak sama (konstan). Sebaliknya, jika varian variabel pada model regresi memiliki nilai yang sama (konstan) maka disebut dengan homoskedastisitas. Yang diharapkan pada model regresi adalah yang

homoskedastisitas.

Berikut

adalah


98

hasil

dari

uji


3

C Pt-1 Dup Ddown

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

10.21689 1.40E-05 0.402453 0.208632

0.155953 2.70E-05 0.280122 0.515727

65.51261 0.519135 1.436704 0.404540

0.0000 0.6041 0.1520 0.6861

Sumber: Hasil Olah Data Berdasarkan output pada tabel 4.19 dapat diketahui bahwa pada model 3 regresi data panel tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Hal ini karena Prob. dari variabel independen pada model ini tidak signifikan yaitu berada diatas 0,05. c. Pengujian Hipotesis Regresi Data Panel 1) Uji F Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Atau untuk mengetahui apakah model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen atau tidak. Berikut hasil uji hipotesis model 3 secara simultan menggunakan uji F: Tabel 4.20 Output Uji F (Model 3) F-Statistic

Prob(F-statistic)

621.9205

0.000000


99

Berdasarkan tabel 4.20 di atas, nilai Fhitung pada model 3 sebesar 621.9205

dengan

tingkat

signifikansi

0.000.

Karena

tingkat

signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak atau H1 diterima. Maka dapat disimpulkan pada model 3 bahwa Pt-1, Dup dan Ddown secara simultan berpengaruh terhadap Harga Saham Syariah. 2) Uji t Setelah melakukan uji koefisien regresi secara keseluruhan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung koefisien regresi secara individu atau uji t. Hasil pengujian hipotesis dengan uji t pada model 3 adalah sebagai berikut: Tabel 4.21 Output Uji t (Model 3) Dependent Variable: Pt Method: Panel Least Squares Date: 09/18/15 Time: 08:35 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

3

C Pt-1 Dup Ddown

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-90.15676 1.047746 -45.09104 -202.1887

49.28403 0.008520 88.52377 162.9794

-1.829330 122.9690 -0.509366 -1.240578

0.0685 0.0000 0.6109 0.2158

Sumber: Hasil Olah Data Dari hasil regresi uji t pada model 3 yaitu analisis teknikal, terlihat bahwa harga saham masa lalu menunjukan hubungan positif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) harga saham masa lalu sebesar 122.9690 > nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas 0,000 yang berarti lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti

100

bahwa variabel harga saham masa lalu berpengaruh positif terhadap harga saham syariah. Variabel Dummy Up yang merupakan tren harga saham saat bullish menunjukan hubungan negatif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) Dup pada model < nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari model lebih besar dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti bahwa variabel Dup tidak memiliki pengaruh terhadap harga saham syariah. Variabel Dummy Down menunjukan hubungan negatif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) Ddown < nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari model lebih besar dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti bahwa variabel Ddown tidak memiliki pengaruh terhadap harga saham syariah. 3) Uji Adjusted R Square Berikut adalah hasil uji Adjusted R2 pada model 3: Tabel 4.22 Output Uji Adjusted R Square (Model 3) R-Squared

Adjusted R-Squared

0.995354

0.993753

Sumber: Hasil Olah Data Dari tabel 4.22 dapat dilihat bahwa nilai Adjusted R-Square dari model 3 yang terbentuk dalam penelitian ini adalah sebesar 0.993753 yang menunjukan bahwa kemampuan variabel independen (harga

101

saham masa lalu, dummy up dan dummy down) dalam menjelaskan variabel dependen (harga saham syariah) adalah sebesar 99,3753%, sisanya sebesar 0,6247% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model ini. 4. Pengujian Model 4 Regresi Data Panel a. Uji Pemilihan Regresi Data Panel 1) Uji Chow Berikut adalah hasil uji Chow yang dilakukan dalam model 4: Tabel 4.23 Uji Chow (Model 4) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Model Effects Test 4 Cross-section F

Statistic


1.514413 150.122684

d.f.

Prob.

(90,267) 90

0.0060 0.0001

Sumber: Hasil Olah Data Berdasarkan Tabel 4.23 di atas, dapat terlihat bahwa pada model 4 nilai probabilitas cross section adalah 0,0060 atau < 0,05, maka H0 ditolak, dan menerima H1, yang berarti model 4 menggunakan pendekatan fixed effect. 2) Uji Hausman Uji Hausman digunakan untuk menentukan apakah model yang paling tepat digunakan adalah model fixed effect atau model random effect. Tabel 4.24 Uji Hausman (Model 4) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects

102

Model

Test Summary

Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

4


43.114248

6

0.0000

Sumber: Hasil Olah Data Pada tabel 4.24 terlihat bahwa hasil uji hausman pada model keempat nilai probabilitas cross section adalah 0,0000 atau < 0,05, maka H0 ditolak, dan menerima H1, berarti model penelitian keempat menggunakan pendekatan fixed effect. b. Pengujian Dasar Asumsi Klasik 1) Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi yang terbentuk ada korelasi diantara variabel bebas atau tidak. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Model regresi yang tidak ada multikolineritas adalah yang memiliki nilai Tolerance > 0,1 dan Variance Inflation Factor (VIF) < 10. Berikut adalah hasil dari uji multikolinieritas model 4: Tabel 4.25 Uji Multikolinieritas dengan Tolerance dan VIF (Model 4) a

Coefficients Collinearity Statistics

Model

Tolerance

VIF

(Constant)

1

BVPS

.243

4.122

PER

.992

1.008

EPS

.147

6.824

Pt-1

.178

5.606

Dup

.926

1.080

Ddown

.961

1.041

a. Dependent Variable: Pt

Sumber: Hasil Olah Data Pada tabel 4.25 terlihat pada model 4 bahwa hasil perhitungan nilai Tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki 103

nilai Tolerance kurang dari 0.1 yang berarti tidak ada lagi korelasi antar variabel independen. Hasil tersebut diperkuat dengan tidak ada variabel independen yang memiliki VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan

bahwa

tidak

ada

multikolineritas

antar

variabel


homoskedastisitas.

Berikut

adalah

hasil

dari

uji

heteroskedastisitas dengan uji Park pada model 4: Tabel 4.26 Heteroskedastisitas dengan Uji Park (Model 4) Dependent Variable: LOG(RES2) Method: Panel Least Squares Date: 10/08/15 Time: 14:22 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

4

C BVPS PER EPS Pt-1 Dup Ddown

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

10.12138 0.000284 -0.005326 -0.001157 4.28E-05 0.445426 0.215461

0.212000 0.000254 0.003309 0.000704 6.30E-05 0.280828 0.530326

47.74229 1.119156 -1.609416 -1.643755 0.679932 1.586119 0.406281

0.0000 0.2641 0.1087 0.1014 0.4971 0.1139 0.6849

Sumber: Hasil Olah Data Berdasarkan output pada tabel 4.26 dapat diketahui bahwa pada model 4 regresi data panel tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Hal ini karena Prob. dari variabel independen pada model ini tidak signifikan yaitu berada diatas 0,05. 104

c. Pengujian Hipotesis Regresi Data Panel 1) Uji F Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Atau untuk mengetahui apakah model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen atau tidak. Berikut hasil uji hipotesis model 4 secara simultan menggunakan uji F: Tabel 4.27 Output Uji F (Model 4) F-Statistic

Prob(F-statistic)

660.5269

0.000000

Sumber: Hasil Olah Data Berdasarkan tabel 4.27 di atas, nilai Fhitung pada model 4 sebesar 660.5269

dengan

tingkat

signifikansi

0.000.

Karena

tingkat

signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak atau H1 diterima. Maka dapat disimpulkan pada model 4 bahwa BVPS, PER, EPS, Pt-1, Dup dan Ddwon secara simultan berpengaruh terhadap Harga Saham Syariah. 2) Uji t Setelah melakukan uji koefisien regresi secara keseluruhan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung koefisien regresi secara individu atau uji t. Hasil pengujian hipotesis dengan uji t pada model 4 adalah sebagai berikut:

105

Tabel 4.28 Output Uji t (Model 4) Dependent Variable: Pt Method: Panel Least Squares Date: 09/18/15 Time: 08:35 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

4

C BVPS PER EPS Pt-1 Dup Ddown

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

109.8921 -0.330844 0.186774 1.061930 1.038052 -91.79633 -72.39409

64.26543 0.076852 1.003228 0.213335 0.019083 85.12958 160.7622

1.709973 -4.304976 0.186173 4.977768 54.39712 -1.078313 -0.450318

0.0884 0.0000 0.8525 0.0000 0.0000 0.2819 0.6528

Sumber: Hasil Olah Data Dari hasil regresi uji t pada model 4 yaitu integrasi antara analisis fundamental dan juga teknikal, terlihat bahwa Book Value Per Share menunjukan hubungan negatif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) BVPS pada model 4 yang sebesar 4.304976 < nilai t tabel sebesar 1,6449 dengan probabilitas 0,000 yang berati lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa variabel BVPS berpengaruh negatif terhadap harga saham syariah. Variabel Price Earning Ratio (PER) pada model 4 dengan nilai t hitung 0.1861 < nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari model lebih besar dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti bahwa variabel PER tidak memiliki pengaruh terhadap harga saham syariah. Variabel Earning Per Share (EPS) pada model ini terlihat bahwa Earning Per Share menunjukan hubungan positif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) EPS 4.9777 > 106

nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari model 0,000 yang berati lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa variabel EPS berpengaruh positif terhadap harga saham syariah. Harga saham masa lalu menunjukan hubungan positif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) harga saham masa lalu sebesar 54.3971 > nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas 0,000 yang berarti lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa variabel harga saham masa lalu berpengaruh positif terhadap harga saham syariah. Variabel Dummy Up yang merupakan tren harga saham saat bullish menunjukan hubungan negatif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) Dup pada model -1.0783 < nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari model lebih besar dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti bahwa variabel Dup tidak memiliki pengaruh terhadap harga saham syariah. Variabel Dummy Down menunjukan hubungan negatif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) Ddown

-

0.4503 < nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari model lebih besar dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti bahwa variabel Ddown tidak memiliki pengaruh terhadap harga saham syariah.

107

3) Uji Adjusted R Square Berikut adalah hasil uji Adjusted R2 pada model 4: Tabel 4.29 Output Uji Adjusted R Square (Model 4) R-Squared Adjusted R-Squared 0.995807

0.994299

Sumber: Hasil Olah Data Dari tabel 4.29 dapat dilihat bahwa nilai Adjusted R-Square dari model 4 yang terbentuk dalam penelitian ini adalah sebesar 0.994299 yang menunjukan bahwa kemampuan variabel independen (book value per share, price earning ratio, earning per share, harga saham masa lalu, dummy up dan dummy down) dalam menjelaskan variabel dependen (harga saham syariah) adalah sebesar 99,4299%, sisanya sebesar 0,5701% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model ini. 5. Pengujian Model 5 Regresi Data Panel a. Uji Pemilihan Regresi Data Panel 1) Uji Chow Berikut adalah hasil uji Chow yang dilakukan dalam model 5: Tabel 4.30 Uji Chow (Model 5) Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Model Effects Test 5 Cross-section F

Statistic



108

1.516789 150.778330

d.f.

Prob.

(90,266) 90

0.0059 0.0001

Berdasarkan Tabel 4.30 di atas, dapat terlihat bahwa pada model 5 nilai probabilitas cross section adalah 0,0059 atau < 0,05, maka H0 ditolak, dan menerima H1, yang berarti model 5 menggunakan pendekatan fixed effect. 2) Uji Hausman Uji Hausman digunakan untuk menentukan apakah model yang paling tepat digunakan adalah model fixed effect atau model random effect. Tabel 4.31 Uji Hausman (Model 5) Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Model

Test Summary

Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

5


43.043789

7

0.0000

Sumber: Hasil Olah Data Pada tabel 4.31 terlihat bahwa hasil uji hausman pada model 5 nilai probabilitas cross section adalah 0,0000 atau < 0,05, maka H0 ditolak, dan menerima H1, berarti model penelitian kelima menggunakan pendekatan fixed effect. b. Pengujian Dasar Asumsi Klasik 1) Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi yang terbentuk ada korelasi diantara variabel bebas atau tidak. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Model regresi yang tidak ada multikolineritas adalah

109


Coefficients Collinearity Statistics Tolerance VIF

Model (Constant)

BVPS PER EPS 1 FEPS Pt-1 Dup Ddown a. Dependent Variable: Pt

.242 .992 .143 .553 .173 .922 .958

4.131 1.008 6.976 1.807 5.792 1.085 1.044

Sumber: Hasil Olah Data Pada tabel 4.32 terlihat pada model 5 bahwa hasil perhitungan nilai Tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0.1 yang berarti tidak ada lagi korelasi antar variabel independen. Hasil tersebut diperkuat dengan tidak ada variabel independen yang memiliki VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan

bahwa

tidak

ada

multikolineritas

antar

variabel


homoskedastisitas.

Berikut

adalah


110

hasil

dari

uji


5

C BVPS PER EPS FEPS Pt-1 Dup Ddown

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

10.13932 0.000259 -0.005301 -0.001147 -0.000107 5.33E-05 0.463420 0.195602

0.214462 0.000257 0.003314 0.000705 0.000182 6.55E-05 0.282850 0.532063

47.27790 1.007985 -1.599522 -1.627642 -0.585307 0.813015 1.638396 0.367629

0.0000 0.3144 0.1109 0.1048 0.5588 0.4169 0.1025 0.7134

Sumber: Hasil Olah Data Berdasarkan output pada tabel 4.33 dapat diketahui bahwa pada model 5 regresi data panel tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Hal ini karena Prob. dari variabel independen pada model ini tidak signifikan yaitu berada diatas 0,05. c. Pengujian Hipotesis Regresi Data Panel 1) Uji F Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Atau untuk mengetahui apakah model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen atau tidak. Berikut hasil uji hipotesis model 5 secara simultan menggunakan uji F: Tabel 4.34 Output Uji F (Model 5) F-Statistic

Prob(F-statistic)

661.6848

0.000000

Sumber: Hasil Olah Data 111

Berdasarkan tabel 4.34 di atas, nilai Fhitung pada model 5 sebesar 661.6848

dengan

tingkat

signifikansi

0.000.

Karena

tingkat

signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak atau H1 diterima. Maka dapat disimpulkan pada model 5 bahwa BVPS, PER, EPS, FEPS, Pt-1, Dup dan Ddwon secara simultan berpengaruh terhadap Harga Saham Syariah. 2) Uji t Setelah melakukan uji koefisien regresi secara keseluruhan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung koefisien regresi secara individu atau uji t. Hasil pengujian hipotesis dengan uji t pada model 5 adalah sebagai berikut: Tabel 4.35 Output Uji t (Model 5) Variable

5


Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

90.91220 -0.304988 0.159528 1.051754 0.112877 1.026981 -110.8388 -51.37710

64.54161 0.077416 0.997291 0.212111 0.054841 0.019716 85.12256 160.1226

1.408583 -3.939598 0.159961 4.958512 2.058240 52.08833 -1.302108 -0.320861

0.1601 0.0001 0.8730 0.0000 0.0405 0.0000 0.1940 0.7486

Sumber: Hasil Olah Data Dari hasil regresi uji t pada model 5 yaitu integrasi antara analisis fundamental dan juga teknikal, terlihat bahwa Book Value Per Share menunjukan hubungan negatif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) BVPS pada model 5 yang sebesar 3.9395 < nilai t tabel sebesar 1,6449 dengan probabilitas 0,000 yang berati lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0

112

ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa variabel BVPS berpengaruh negatif terhadap harga saham syariah. Variabel Price Earning Ratio (PER) pada model 5 dengan nilai t hitung 0.1599 < nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari model lebih besar dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti bahwa variabel PER tidak memiliki pengaruh terhadap harga saham syariah. Variabel Earning Per Share (EPS) pada model ini terlihat bahwa Earning Per Share menunjukan hubungan positif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) EPS 4.9585 > nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari model 0,000 yang berati lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa variabel EPS berpengaruh positif terhadap harga saham syariah. Variabel Forcasted Earning Per Share menunjukan hubungan positif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (tstatistik) FEPS pada model 5 memiliki nilai t hitung 2.0582 > nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas 0,0405 yang berati lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa variabel FEPS berpengaruh positif terhadap harga saham syariah. Harga saham masa lalu menunjukan hubungan positif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) harga saham masa lalu sebesar 52.0883 > nilai t tabel yang sebesar 1,6449

113

dengan probabilitas 0,000 yang berarti lebih kecil dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa variabel harga saham masa lalu berpengaruh positif terhadap harga saham syariah. Variabel Dummy Up yang merupakan tren harga saham saat bullish menunjukan hubungan negatif terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) Dup pada model -1.3021 < nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari model lebih besar dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti bahwa variabel Dup tidak memiliki pengaruh terhadap harga saham syariah. Variabel Dummy Down menunjukan tidak berpengaruh terhadap harga saham syariah. Dengan melihat nilai t hitung (t-statistik) Ddown 0.3208 < nilai t tabel yang sebesar 1,6449 dengan probabilitas dari model lebih besar dari nilai α= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti bahwa variabel Ddown tidak memiliki pengaruh terhadap harga saham syariah. 3) Uji Adjusted R Square Berikut adalah hasil uji Adjusted R2 pada model 5: Tabel 4.36 Output Uji Adjusted R Square (Model 5) R-Squared

Adjusted R-Squared

0.995873

0.994368


114

Dari tabel 4.36 dapat dilihat bahwa nilai Adjusted R-Square dari model 5 yang terbentuk dalam penelitian ini adalah sebesar 0.994368 yang menunjukan bahwa kemampuan variabel independen (book value per share, price earning ratio, earning per share, forcasted earning per share, harga saham masa lalu, dummy up dan dummy down) dalam menjelaskan variabel dependen (harga saham syariah) adalah sebesar 99,4368%, sisanya sebesar 0,5632% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model ini. 6. Analisis Regresi Data Panel Berdasarkan data-data yang disajikan pada tabel di atas, maka selanjutnya hasil uji persamaan regresi data panel di analisis yang bertujuan menguji variabel BVPS (Book Value Per Share), PER (Price Earning Ratio), EPS (Earning Per Share), FEPS (Forecasted Earning Per Share), harga saham masa lalu dan juga dua variabel momentum dummy (Dup dan Ddown) pada saham syariah. Analisis regresi data panel ini dilakukan pada lima model persamaan yang dapat dilihat pada tabel 4.37.

115

Tabel 4.37 Analisis Regresi Data Panel dengan Model Fixed Effect Variable

1

2

3

4

5

C BVPS PER EPS C BVPS PER EPS FEPS C Pt-1 Dup Ddown C BVPS PER EPS Pt-1 Dup Ddown C BVPS PER EPS FEPS Pt-1 Dup Ddown

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

244.9281 1.492660 -0.627694 6.357110 35.37785 1.568021 -0.653939 5.723573 0.936989 -90.15676 1.047746 -45.09104 -202.1887 109.8921 -0.330844 0.186774 1.061930 1.038052 -91.79633 -72.39409 90.91220 -0.304988 0.159528 1.051754 0.112877 1.026981 -110.8388 -51.37710

209.8042 0.234511 3.479788 0.660988 203.5402 0.223728 3.313250 0.640320 0.174521 49.28403 0.008520 88.52377 162.9794 64.26543 0.076852 1.003228 0.213335 0.019083 85.12958 160.7622 64.54161 0.077416 0.997291 0.212111 0.054841 0.019716 85.12256 160.1226

1.167413 6.364983 -0.180383 9.617586 0.173813 7.008592 -0.197371 8.938608 5.368926 -1.829330 122.9690 -0.509366 -1.240578 1.709973 -4.304976 0.186173 4.977768 54.39712 -1.078313 -0.450318 1.408583 -3.939598 0.159961 4.958512 2.058240 52.08833 -1.302108 -0.320861

0.2441 0.0000 0.8570 0.0000 0.8621 0.0000 0.8437 0.0000 0.0000 0.0685 0.0000 0.6109 0.2158 0.0884 0.0000 0.8525 0.0000 0.0000 0.2819 0.6528 0.1601 0.0001 0.8730 0.0000 0.0405 0.0000 0.1940 0.7486

Sumber: Hasil Olah Data Berdasarkan Tabel 4.37 di atas, maka diperoleh model persamaan regresi sebagai berikut: a. Model 1 Pit = 244.9281 + 1.492660 BVPSit + 6.357110 EPSit+ εit Dari persamaan tersebut dapat dijelaskan bahwa: 1) Konstanta sebesar 244.9281 yang menyatakan bahwa jika variabelvariabel independen dianggap nol, maka rata-rata harga saham

116

syariah sebesar 244.9281. Artinya secara keseluruhan harga dari saham syariah baik. 2) Koefisien regresi 1.492660 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 point nilai BVPS akan menaikkan nilai harga saham syariah sebesar 1.492660 point, demikian pula sebaliknya dengan asumsi variabel lain tetap. 3) Koefisien regresi 6.357110 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 point nilai EPS akan menaikkan nilai harga saham syariah sebesar 6.357110 point, demikian pula sebaliknya dengan asumsi variabel lain tetap. b. Model 2 Pit = 35.37785 + 1.568021 BVPSit + 5.723573 EPSit + 0.936989 FEPSit + εit Dari persamaan tersebut dapat dijelaskan bahwa: 1) Konstanta sebesar 35.37785 yang menyatakan bahwa jika variabelvariabel independen dianggap nol, maka rata-rata nilai harga saham syariah sebesar 35.37785. 2) Koefisien regresi 1.568021 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 point nilai BVPS akan menaikkan nilai harga saham syariah sebesar 1.568021 point, demikian pula sebaliknya dengan asumsi variabel lain tetap. 3) Koefisien regresi 5.723573 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 point nilai EPS akan menaikkan nilai harga saham syariah sebesar 5.723573 point, demikian pula sebaliknya dengan asumsi variabel lain tetap.

117

4) Koefisien regresi 0.936989 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 point nilai FEPS akan menaikkan nilai harga saham syariah sebesar 0.936989 point, demikian pula sebaliknya dengan asumsi variabel lain tetap. c. Model 3 Pit = -90.15676 + 1.047746 Pit-1 + εit Dari persamaan tersebut dapat dijelaskan bahwa: 1) Konstanta sebesar -90.15676 yang menyatakan bahwa jika variabel-variabel independen dianggap nol, maka rata-rata nilai harga saham syariah sebesar -90.15676. 2) Koefisien regresi 1.047746 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 point nilai harga saham masa lalu akan menaikkan nilai harga saham syariah sebesar 1.047746 point, demikian pula sebaliknya dengan asumsi variabel lain tetap. d. Model 4 Pit = 109.8921 - 0.330844 BVPSit + 1.061930 EPSit + 1.038052 Pit-1 + εit Dari persamaan tersebut dapat dijelaskan bahwa: 1) Konstanta sebesar 109.8921 yang menyatakan bahwa jika variabelvariabel independen dianggap nol, maka rata-rata harga saham syariah sebesar 109.8921. Artinya secara keseluruhan harga dari saham syariah baik. 2) Koefisien regresi –0.330844 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 point nilai BVPS akan menurunkan nilai harga saham syariah

118

sebesar –0.330844 point, demikian pula sebaliknya dengan asumsi variabel lain tetap. 3) Koefisien regresi 1.061930 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 point nilai EPS akan menaikkan nilai harga saham syariah sebesar 1.061930 point, demikian pula sebaliknya dengan asumsi variabel lain tetap. 4) Koefisien regresi 1.038052 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 point nilai harga saham masa lalu akan menaikkan nilai harga saham syariah sebesar 1.038052 point, demikian pula sebaliknya dengan asumsi variabel lain tetap. e. Model 5 Pit = 90.91220 - 0.304988 BVPSit + 1.051754 EPSit + 0.112877 FEPSit + 1.026981 Pit-1 +εit Dari persamaan tersebut dapat dijelaskan bahwa: 1) Konstanta sebesar 90.91220 yang menyatakan bahwa jika variabelvariabel independen dianggap nol, maka rata-rata harga saham syariah sebesar 90.91220. Artinya secara keseluruhan harga dari saham syariah baik. 2) Koefisien regresi –0.304988 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 point nilai BVPS akan menurunkan nilai harga saham syariah sebesar –0.304988 point, demikian pula sebaliknya dengan asumsi variabel lain tetap. 3) Koefisien regresi 1.051754 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 point nilai EPS akan menaikkan nilai harga saham syariah

119

sebesar 1.051754 point, demikian pula sebaliknya dengan asumsi variabel lain tetap. 4) Koefisien regresi 0.112877 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 point nilai FEPS akan menaikkan nilai harga saham syariah sebesar 0.112877 point, demikian pula sebaliknya dengan asumsi variabel lain tetap. 5) Koefisien regresi 1.026981 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 point nilai harga saham masa lalu akan menaikkan nilai harga saham syariah sebesar 1.026981 point, demikian pula sebaliknya dengan asumsi variabel lain tetap. D. Interpretasi Adapun interpretasi penulis terhadap hasil penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Book value per share terhadap harga saham syariah Dari hasil regresi uji t di atas, untuk setiap model analisis fundamental pada model 1 dan 2, terlihat bahwa Book Value Per Share menunjukan pengaruh positif terhadap harga saham syariah. Hal ini sesuai dengan teori bahwa semakin kecil nilai Book Value Per Share (BVPS) maka harga dari suatu saham dianggap semakin murah (Budileksmana dan Gunawan, 2003). Hasil ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Danika Reka Artha, dkk (2014) dan Menike M. (2014) yang menyatakan bahwa BVPS memberikan pengaruh positif terhadap harga saham. Hasil ini juga konsisten dengan penelitian yang dilakukan Bettman dkk. (2009)

120

yang menyatakan bahwa nilai buku sendiri dapat memprediksi laba, sehingga nilai buku cukup untuk menentukan nilai pasar. Namun pada setiap model analisis gabungan pada model 4 dan 5, terlihat bahwa Book Value Per Share menunjukan pengaruh negatif terhadap harga saham syariah. Hasil ini tidak sesuai dengan teori yang menyatakan bahwa terdapat hubungan pengaruh yang positif antara BVPS terhadap harga saham syariah, yaitu semakin besar nilai dari Book Value Per Share, maka harga saham akan semakin tinggi. Hasil ini sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Khurram Shehzad dan Aisha Ismail (2014) yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh yang negatif antara BVPS dengan harga saham. Hal ini kemungkinan disebabkan karena pada model persamaan 4 dan 5 mengintegrasikan analisis fundamental dan teknikal. BVPS tidak lagi bepengaruh positif ketika terintegrasi dengan faktor teknikal, karena pada model 4 dan 5 terdapat hubungan komplementer antara analisis fundamental dan teknikal. Sehingga kekuatan prediksi yang tinggi dari analisis teknikal menolak kekuatan penjelas dari BVPS. 2. Price earning ratio terhadap harga saham syariah Dari hasil regresi uji t di atas, untuk setiap model analisis fundamental dan gabungan pada model 1 hingga model 5, terlihat bahwa tidak ada pengaruh antara Price Earning Ratio terhadap harga saham syariah. Hasil ini tidak sesuai dengan teori yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh yang positif antara PER terhadap harga saham, dimana saham dengan PER tinggi bisa menunjukan bagusnya prospek suatu

121

perusahaan. Bagusnya prospek suatu perusahaan dilihat dari kinerja perusahaan yang baik maka akan meningkatkan permintaan saham dan harga saham juga ikut meningkat (Abi Hurairah dan Haryajid, 2012). Hasil ini juga tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Abied Luthfi Safitri (2013) dan Wijayanti (2010) yang menunjukan bahwa PER berpengaruh positif terhadap harga saham. Sebenarnya nilai PER ini sangat penting karena terkait dengan laba yang akan dibagikan oleh perusahaan kepada investor. PER umumnya digunakan untuk menentukan seberapa besar harga yang harus dibayarkan investor untuk mendapatkan laba. Dengan nilai PER yang tinggi, ini menandakan bahwa harga saham akan semakin mahal dan ini menunjukan bahwa

perusahaan mampu tumbuh dengan baik. Akan tetapi perlu

diperhatikan bahwa nilai PER yang tinggi bisa juga didapat karena perusahaan tidak mampu mendapatkan laba yang optimal. Akan tetapi, perusahaan yang mempunyai nilai PER yang tinggi belum tentu mempunyai prospek yang bagus karena bisa saja perusahaan sedang melakukan ekspansi usaha sehingga laba yang didapat digunakan untuk menutupi biaya operasional perusahaan dalam menjalankan ekspansi. Tetapi bagi para investor biasanya mengharapkan nilai PER ini rendah karena hal ini menunjukkan bahwa harga saham perusahaan tersebut murah. 3. Earning per share terhadap harga saham syariah Dari hasil regresi uji t di atas, untuk setiap model analisis fundamental dan gabungan pada model 1 hingga model 5, terlihat bahwa

122

Earning Per Share menunjukan pengaruh positif terhadap harga saham syariah. Hasil ini sesuai dengan teori yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh yang positif antara EPS dengan harga saham. Menurut Darmadji dan Fakhruddin (2008) bahwa EPS menggambarkan laba perusahaan yang tergambar dalam setiap lembar saham, semakin besar laba yang diberikan dalam setiap lembar saham, maka akan semakin besar harga dari saham. Hasil ini juga sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Abied Luthfi Safitri (2013) yang menunjukkan bahwa variabel tingkat laba per lembar saham atau Earning Per Share (EPS) memiliki pengaruh yang positif signifikan terhadap harga saham. Hasil ini juga mendukung banyak penelitian seperti yang dilakukan oleh Khurram Shehzad dan Aisha Ismail (2014), Menike & Prabath (2014), Devi Arsetiyawati (2013), Wijayanti (2010) dan Danika Reka Artha dkk (2008) yang dimana hasil penelitiannya menyatakan bahwa EPS memiliki pengaruh yang positif terhadap harga saham. Hal ini dikarenakan EPS merupakan salah salah satu rasio profitabilitas yang mencerminkan laba bersih per lembar saham atau earning per share, yang menggambarkan kekuatan manajemen dalam mengelola perusahaan. Investor sering memusatkan perhatian kepada earning per share yang dibagikan perusahaan sebagai landasan dalam berinvestasi di pasar modal. 4. Forcasted earning per share terhadap harga saham syariah Dari hasil regresi uji t pada model 2 dan model 5, terlihat bahwa Forcasted Earning Per Share menunjukan pengaruh positif terhadap harga saham syariah. Dechow dkk. (1999) berpendapat laba yang diperkirakan

123

menawarkan informasi tambahan tentang prospek masa depan perusahaan. Perkiraan laba yang tinggi akan mengindikasikan laba yang tinggi pada tahun berikutnya, sehingga dengan laba yang tinggi maka semakin besar laba yang diberikan dalam setiap lembar saham, maka akan semakin besar harga dari saham. Hasil ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Stephanus Remond Waworuntu dan Hendra Suryanto (2011) pada saham di LQ45 menunjukkan bahwa variabel FEPS berpengaruh secara signifikan terhadap harga saham. Penelitian tersebut konsisten dengan pengujian yang dilakukan oleh Bettman dkk. (2009), yang dimana hasil dari pengujiannya adalah bahwa perkiraan EPS (Forecast Earning Per Share) memiliki hubungan yang lebih signifikan terhadap harga saham daripada EPS itu sendiri. Hal ini juga konsisten dengan Dechow dkk. (1999) yang juga menyatakan bahwa penambahan perkiraan laba per saham dapat meningkatkan kekuatan penjelas dari pada hanya menggunakan EPS. 5. Harga saham masa lalu terhadap harga saham syariah Dari hasil regresi uji t untuk setiap model analisis teknikal dan gabungan pada model 3, model 4 dan model 5, terlihat bahwa harga saham masa lalu menunjukan pengaruh positif terhadap harga saham syariah. Hasil ini sesuai dengan teori yang menyatakan bahwa harga saham masa lalu mempengaruhi harga saham sekarang yang mempunyai pola tertentu dan berulang sehingga berpengaruh secara psikologis terhadap investor dalam melakukan transaksi perdagangan (Husnan, 2003). Hasil ini juga sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Dwi Wulandari (2009) dan

124

Wijayanti (2010) yang menunjukkan bahwa harga saham masa lalu mempunyai pengaruh yang positif terhadap harga saham. 6. Variabel Dummy Up (Bullish) terhadap harga saham syariah Dari hasil regresi uji t untuk setiap model analisis teknikal dan gabungan pada model 3, model 4 dan model 5, terlihat bahwa Variabel Dummy Up menunjukan tidak ada pengaruh terhadap harga saham syariah. Hasil ini tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Stephanus Remond Waworuntu dan Hendra Suryanto (2011), menunjukan ada pengaruh yang positif antara Dup dengan harga saham di Indonesia yang tergabung dalam LQ45 pada tahun 2007-2009. Hasil ini juga tidak konsisten dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Bettman dkk. (2009), dimana hasil pengujiannya menunjukkan ada hubungan signifikan antara Dup dengan harga saham. Hal ini kemungkinan disebabkan oleh perbedaaan sampel dan periode pengamatan. Karena sampel yang digunakan berpusat pada saham syariah yang terdaftar pada JII dan ISSI dan juga karena penelitian dilakukan antara rentang tahun 2011-2014 sebagai periode pengamatan. 7. Variabel Dummy Down (Bearish) terhadap harga saham syariah Dari hasil regresi uji t untuk setiap model analisis teknikal dan gabungan pada model 3, model 4 dan model 5, terlihat bahwa Variabel Dummy Down menunjukan tidak memiliki pengaruh terhadap harga saham syariah. Hasil ini tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Stephanus Remond Waworuntu dan Hendra Suryanto (2011), menunjukan ada pengaruh yang negatif antara Ddown dengan harga saham

125

di Indonesia yang tergabung dalam LQ45 pada tahun 2007-2009. Hasil ini juga tidak konsisten dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Bettman dkk. (2009), dimana hasil pengujiannya menunjukkan ada hubungan negatif antara Ddown dengan harga saham. Hal ini kemungkinan disebabkan oleh perbedaaan sampel dan periode pengamatan. Karena sampel yang digunakan berpusat pada saham syariah yang terdaftar pada JII dan ISSI dan juga karena penelitian dilakukan antara rentang tahun 2011-2014 sebagai periode pengamatan. Perbedaan periode pengamatan tersebut mengindikasikan perbedaan pergerakan tren harga saham pada penelitian ini dengan penelitian sebelumnya, sehingga menunjukkan hasil yang berbeda. Berdasarkan hasil penelitian tersebut dapat di simpulkan, bahwa pergerakan harga saham syariah lebih dapat dijelaskan oleh faktor

yang

menggabungkan analisis fundamental dengan analisis teknikal. Hal ini dapat dilihat pada kelima model yang digunakan untuk menganalisis. Pada model 1 hingga 3 digunakan untuk menganalisis harga saham berdasarkan analisis fundamental dan analisis teknikal yang secara terpisah tanpa interaksi apapun. Pada model 1 dan 2 yang hanya menggunakan analisis fundamental untuk menjelaskan harga saham memiliki nilai Adjusted R2 sebesar 93,0186% dan 93,6709% berarti bahwa pada kedua model tersebut masih mampu menprediksi harga saham syariah di masa depan. Model 2 memiliki nilai Adjusted R2 lebih tinggi dari model 1, hal ini karena ditambahkan variabel Forcasted Earning Per Share (FEPS) sebagai pelengkap Earning Per Share (EPS). Ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Dechow dkk.

126

(1999) yang menyatakan bahwa penambahan FEPS dapat meningkatkan kekuatan penjelas terhadap harga saham. Pada model 3 hanya menggunakan analisis teknikal untuk memprediksi harga saham syariah di masa depan. Hasil pada model 3 tidak konsisten dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Bettman dkk. (2009) yang hasilnya menunjukkan semua faktor teknikal signifikan terhadap harga saham. Dalam penelitian ini hanya harga saham masa lalu yang memiliki pengaruh terhadap harga saham. Perbedaan ini terjadi karena pada penelitian ini memiliki objek penelitian dan rentang waktu yang berbeda dengan penelitian sebelumnya. Akan tetapi, meskipun hanya satu variabel yang berpengaruh terhadap harga saham, nilai Adjusted R2 pada model 3 lebih tinggi dari kedua model sebelumnya, yaitu sebesar 99,3753%. Hal ini karena analisis teknikal dengan pergerakan tren saham melalui chart sendiri memainkan peran utama dalam lingkungan perdagangan di Indonesia. Sebagian besar broker saham menyediakan layanan charting, sehingga banyak investor dapat melihat pergerakan tren harga saham. Dengan lebih banyaknya investor yang menggunakan pergerakan harga dan harga masa lalu maka hal ini menjadi sangat penting dalam menentukan keputusan trading investor dan investor sangat bergantung terhadap dua alat tersebut untuk menentukan kapan waktu membeli atau menjual. Ketika kedua analisis digabungkan dalam model 4 dan 5, model membuktikan adanya peningkatan dalam menjelaskan prediksi harga saham dengan nilai Adjusted R2 lebih tinggi dari ketiga model sebelumnya yaitu

127

sebesar 99,4299% dan 99,4368%. Ketika analisis fundamental terintegrasi dengan analisis teknikal, BVPS tidak lagi positif terhadap harga saham, hal ini karena terdapat hubungan komplementer antara analisis fundamental dan analisis teknikal. Sehingga kekuatan prediksi yang tinggi dari analisis teknikal menolak kekuatan penjelas dari BVPS. Nilai Adjusted R2 pada model 5 menunjukkan lebih tinggi dari semua model persamaan, hal ini karena didukung dengan adanya FEPS sebagai pelengkap EPS dan juga analisis fundamental yang terintegrasi dengan analisis teknikal. Maka hasil penelitian menunjukkan bahwa analisis fundamental atau teknikal saja dapat memberikan kekuatan penjelas yang cukup untuk memprediksi harga saham di masa depan. Hasil ini konsisten dengan penelitian sebelumnya dari Bettman dkk. (2009) yang terdiri dari beberapa faktor analisis fundamental dikombinasikan dengan harga saham masa lalu dan dua variabel dummy. Nilai Adjusted R2 menyimpulkan bahwa terintegrasinya model analisis fundamental dan teknikal memberikan kekuatan penjelas yang lebih besar daripada yang hanya analisis fundamental atau teknikal saja. Selain itu dilihat dari besarnya nilai Akaike Information Criterion (AIC) pada tabel 4.38 berikut: Tabel 4.38 Akaike Information Criterion (AIC) Cross-section fixed (dummy variables) Model 1 Akaike info criterion

18.27441

S Sumber: Hasil Olah Data

Model 2 18.17811

128

Model 3 15.86067

Model 4

Model 5

15.77446

15.76416

Tabel di atas menunjukkan model terbaik adalah model 5 dengan nilai AIC yang lebih kecil dibandingan dari model lainnya. Model 1 memiliki nilai AIC sebesar 18.77, model 2 memiliki nilai AIC sebesar 18.17, model 3 memiliki nilai AIC sebesar 15.86, model 4 memiliki nilai AIC sebesar 15.77 dan model 5 memiliki nilai AIC sebesar 15.76. Menurut metode AIC, model regresi terbaik adalah model regresi yang mempunyai nilai AIC terkecil (Widarjono, 2007). Sifat pelengkap dari analisis fundamental dan teknikal ini konsisten dengan survei dari Naveen Kumar (2014) setidaknya 90% dari pialang saham menggunakan analisis teknikal ketika membentuk suatu pandangan pada satu atau lebih periode waktu. Jika melihat pada periode waktu yang lebih singkat, penggunaan lebih bergantung pada analisis teknikal dibandingkan dengan analisis fundamental, tetapi dalam jangka waktu yang lama terjadi pergeseran yang meningkat ke penggunaan analisis fundamental. Sebagian besar pialang saham melihat analisis teknikal merupakan pelengkap dari analisis fundamental.

129

BAB V KESIMPULAN DAN IMPLIKASI

A. Kesimpulan Penelitian ini dilakukan terhadap 91 perusahaan yang terdaftar dalam JII dan ISSI selama 2011–2015 dengan data yang digunakan selama empat tahun yaitu 2011-2014. Penelitian ini mengkaji analisis fundamental dan teknikal pada saham syariah di Indonesia. Penelitian ini difokuskan pada kemampuan analisis fundamental dan teknikal yang terintegrasi dalam menentukan harga saham di masa depan. Berdasarkan analisa dan pembahasan hasil penelitian dengan melakukan pengujian hipotesis menggunakan analisis regresi data panel, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 

Hasil uji regresi ditemukan bahwa pada analisis fundamental saja yaitu BVPS, EPS dan FEPS dapat memberikan pengaruh positif terhadap harga saham syariah, sedangkan PER tidak dapat mempengaruhi harga saham syariah.



Pada analisis teknikal saja, hanya harga saham masa lalu yang dapat memberikan pengaruh terhadap harga saham syariah, sedangkan dua variabel dummy yang merupakan tren harga saham tidak memberikan pengaruh terhadap harga saham syariah. Penelitian ini memberikan gambaran bahwa analisis teknikal mengambil peran yang lebih besar dalam

menentukan

harga

saham

syariah

dibandingkan

analisis

fundamental. Hal ini ditunjukkan oleh tinggi Adjusted R2 pada model analisis teknikal dibandingkan pada model analisis fundamental.

130



Hasil uji regresi juga ditemukan bahwa ketika analisis fundamental terintegrasi dengan analisis teknikal, BVPS tidak lagi berpengaruh positif terhadap harga saham. EPS dan FEPS tetap konsisten memberikan pengaruh positif terhadap harga saham syariah, sedangkan PER tidak memberikan pengaruh terhadap harga saham syariah. Begitu juga pada analisis teknikal hanya harga saham masa lalu yang dapat memberikan pengaruh terhadap harga saham syariah, sedangkan dua variabel dummy yang merupakan tren harga saham tidak memberikan pengaruh terhadap harga saham syariah.



Mengintegrasikan analisis fundamental dan teknikal dalam model akan memberikan daya penjelas lebih tinggi dari analisis fundamental atau teknikal saja. Hal ini ditunjukkan oleh tingginya nilai Adjusted R2 dari model yang mengintegrasikan kedua analisis. Sehingga terdapat sifat pelengkap dari analisis fundamental dan teknikal dalam menjelaskan harga saham.

B. Implikasi Berdasarkan kesimpulan yang telah diuraikan, maka penulis mencoba mengemukakan implikasi yang mungkin bermanfaat diantaranya: 1. Bagi Investor Penelitian ini dapat digunakan oleh investor sebagai acuan dalam menjalankan strategi yang tepat dalam menanamkan investasi di saham syariah. Selain itu, penelitian ini juga dapat menjadi pertimbangan bagi masyarakat dalam melakukan kegiatan perekonomiannya.

131

2. Bagi Akademisi Penelitian ini akan menambah kepustakaan di bidang pasar modal khususnya pada saham syariah dan dapat dijadikan sebagai bahan bacaan untuk menambah wawasan dan pengetahuan. Untuk peneliti selanjutnya sebaiknya menambahkan variabel yang lebih signifikan secara statistik dan menambah periode waktu yang lebih lama, sehingga data akan lebih representatif dan lebih lengkap dari penelitian saat ini. 3. Bagi Perusahaan Penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan kebijakan investasi pada setiap perusahaan saham syariah untuk meningkatkan kinerja perusahaan dan dapat digunakan sebagai alat evaluasi terhadap kinerjanya selama ini.

132

DAFTAR PUSTAKA

Ahmad, Kamarudin. Dasar-dasar Manajemen Investasi. Rineka Cipta, Jakarta, 2003. Alwi, Iskandar Z.. Pasar Modal Teori dan Aplikasi Edisi Pertama. Yayasan Pancur Siwah, Jakarta, 2003. Ang, Robert. Pasar Modal Indonesia. Media Soft Indonesia, 1997. Ariefianto, Doddy. Ekonometrika. Erlangga, Jakarta, 2012. Bettman, Jenni L., Sault Stephen J., & Schultz, Emma L. Fundamental and Technical Analysis: Substitutes or complements. AFAANZ Journal of Accounting and Finance, 49, 21 – 36, 2009. Darmadji, Tjiptono & Hendy M. Fakhruddin. Pasar Modal Indonesia. Salemba Empat, Jakarta, 2008. Dechow, P., A. Hutton, & R. Sloan. Anempirical Assessment of the Residual Income Model. Journal of Accounting and Economics, 26, 1-34, 1999. Dewan Syariah Nasional MUI. Himpunan Fatwa Dewan Syariah Nasional. MUI, Jakarta, 2003. Ghozali, Imam. “Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 20 Edisi 6”. Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang, 2012. Gujarati, Damodar .N.. Basic Econometrics, 4rd ed. McGraw-Hill, New York, 2004. Hamid, Abdul. Pasar Modal Syariah. Lembaga Penelitian UIN Jakarta, Jakarta, 2009. Hartono, Jugiyanto. Teori Portofolio dan Analisi Investasi. Edisi VII, BPFE, Yogyakarta, 2000. Hurairah, Abi & Haryajid. Gerbang Pintar Pasar Modal. PT Capital Bridge Advisory, Jakarta, 2012. Husnan, Suad. Dasar-dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas, edisi Ketiga. UPP AMP YKPN, Yogyakarta, 2003.

133

Jegadeesh, N., & S. Titman. Returns to buying winners and selling losers. Journal of Finance, 25, 469 – 482, 1993. Kumar, Naveen Baradi & Mohapatra, Sanjay. The Use of Technical and Fundamental Analyses By Stock Exchange Brokers: Indian Evidence. Journal of Empirical Economics Vol. 2, No. 4, 2014, 190-203, 2014. Muhamad. Metodologi Penelitian Ekonomi Islam. Rajawali Pers, Jakarta, 2008. Muhamad. Manajemen Keuangan Syariah: Analisis Fiqh dan Keuangan. UPP STIM YKPN, Yogyakarta, 2014. Mulyadi. Akuntansi Manajemen. Cetakan ke 1, Salemba Empat, Jakarta, 2001. Nachrowi, Djalal Nachrowi, Hardius Usman. Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan, Lembaga Penerbit Universitas Indonesia, Jakarta, 2006. Oberlechner, Thomas. Fundamental Analysis in the European Foreign Exchange Market. International Journal of Finance and Economics, 6, 81-93, 2001. Omar, Farooq Mohammad dan Reza, Hasib. Dow Jones Islamic Market US Index: Applying technical analysis from a comparative perspective. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, Vol. 7 Iss: 4, pp.395 – 420, 2014. Pratomo, Eko P. Berwisata ke Dunia Reksa Dana. PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 2007. Reka, Denika, Azam Noer dan Hendro. Analisis Fundamental, Teknikal, dan Makroekonomi Harga Saham Sektor Pertanian. Program Pascasarjana Manajemen Bisnis Institut Pertanian Bogor, 2014. Remond, Stephanus,& Suryanto, Hendra. The Complementary Nature Of Fundamental And Technical Analysis. Jurnal Manajemenen Bisnis, Vol.3 No.2, 2011. Rodoni, Ahmad. Investasi Syariah. Lembaga Penelitian UIN Jakarta, Jakarta, 2009. Rosadi, Dedi. Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan dengan EViews. ANDI, Yogyakarta, 2012. Siregar, Syofian. Statistika Deskriptif untuk Penelitian. PT Raja Grafindo Persada, Jakarta, 2011.

134

Soemitra, Andri. Bank dan Lembaga Keuangan Syariah. Kencana, Jakarta, 2010. Sri nurhayati & Wasilah. Akuntansi Syariah di Indonesia. Salemba Empat, Jakarta, 2013. Subramanyam dan John J. Wild. Analisis Laporan Keuangan. Salemba Empat, Jakarta, 2010. Sugiyono. “Metode Penelitian Bisnis”. Alfabeta, Bandung, 2009. Suliyanto. Ekonometrika Terapan: Teori & Aplikasi dengan SPSS. Andi, Yogyakarta, 2011. Taylor, M., & H. Allen. The use of technical analysis in the foreign exchange market. Journal of International Money and Finance, 11, 304–314, 1992. Umam, Khaerul. Pasar Modal Syari’ah & Praktik Pasar Modal Syariah. Pustaka Setia, Jakarta, 2013. Weston, J.F., & Copeland, T.E.. Manajemen Keuangan. Terjemahan Oleh Jaka Wasana & Kibrandoko, Edisi Kesembilan Jilid I, Binarupa Aksara, Jakarta, 2004. Wijayanti. Analisi Kinerja Keungan dan Harga Saham Perbankan di Bursa Efek Indonesia (BEI). Journal of Indonesian Applied Economics. Fakultas Ekonomi Universitas Brawijaya Malang, 2010. Winarno, Wing Wahyu. Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews, Edisi Ketiga, UPP STIM YKPN, Yogyakarta, 2011. Data Statistik Perkembangan Pasar Modal Syariah, data di akses pada 11 Maret 2015 dari http://www.bapepam.go.id/syariah/statistik/pdf Data Statistik Pasar Modal, data di akses pada 11 Maret 2015 dari http://www.ojk.go.id/data-statistik-pasar-modal?pg=0 Ishsan, Dian. “Prospek Investasi Syariah di Indonesia”. Artikel ini di akses pada 11 Maret 2015 dari http://bisnis.liputan6.com/

135

LAMPIRAN

Lampiran 1: Data Penelitian No. 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 8 9 9 9 9

Kode AALI AALI AALI AALI ACES ACES ACES ACES ADRO ADRO ADRO ADRO AKRA AKRA AKRA AKRA ANTM ANTM ANTM ANTM APLI APLI APLI APLI APLN APLN APLN APLN ARNA ARNA ARNA ARNA ARTI ARTI ARTI ARTI

Tahun 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014

Pt 21,700 19,700 25,100 24,250 4,100 820 590 785 1,770 1,590 1,090 1,040 3,025 4,150 4,375 4,120 1,620 1,280 1,090 1,065 75 86 65 81 350 370 215 335 350 1,640 820 870 255 260 181 101

BVPS 5,350 5,947 6,520 7,117 718 94 111 127 692 905 1,226 1,280 935 1,093 1,382 1,456 1,129 1,345 1,341 1,272 144 146 145 150 245 310 352 387 263 330 105 116 512 546 592 604

PER 13.68 12.64 21.94 15.62 25.16 32.79 19.88 26.88 11.16 13.78 12.29 9.27 22.62 21.15 26.19 20.9 8.03 4.08 25.36 -13.51 5.13 30.69 51.82 9.9 10.48 9.02 5.18 10.17 6.98 18.97 25.6 24.12 41.63 7.86 7.01 5.57

136

EPS 1,528 1,530 1,144 1,164 166 25 29 22 156 116 89 84 600 169 167 148 202 314 43 -59 11 3 1 8 34 41 42 33 51 84 32 36 13 20 26 14

FEPSt 816 1760 1890 952 111 209 -36 19 177 158 165 64 67 850 511 106 125 463 451 -81 7 6 -2 0 26 39 70 47 38 60 106 16 0 11 28 36

Pt-1 22,400 18,000 22,250 24,000 3,800 750 690 805 1,910 1,340 1,130 1,080 2,850 4,300 4,675 4,650 1,640 1,240 1,260 980 80 85 57 84 290 365 245 361 360 1,510 870 915 215 295 198 100

Dup Ddown 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1

Data Penelitian No. 10 10 10 10 11 11 11 11 12 12

Kode ASGR ASGR ASGR ASGR ASII ASII ASII ASII ASRI ASRI

12 12 13 13 13 13 14 14 14 14 15 15 15 15 16 16 16 16 17 17 17 17 18 18 18 18 19 19 19 19

ASRI ASRI AUTO AUTO AUTO AUTO BAYU BAYU BAYU BAYU BISI BISI BISI BISI BKSL BKSL BKSL BKSL BMTR BMTR BMTR BMTR BRPT BRPT BRPT BRPT BSDE BSDE BSDE BSDE

Tahun 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014

Pt BVPS 1,140 412 1,350 469 1,670 546 1,895 606 74,000 17,459 7,600 2,066 6,800 2,434 7,425 2,852 460 156 600 240 430 271 560 310 3,400 1,183 3,700 1,355 3,650 1,884 4,200 2,016 255 318 350 460 400 586 995 821 910 426 790 459 560 491 790 510 265 146 189 153 157 219 104 220 990 784 2,400 1,023 1,900 950 1,425 1,103 770 1,117 420 1,325 410 1,557 303 1,839 980 457 1,110 572 1,290 732 1,805 957

PER 11.32 11.09 10.78 10.99 14.87 13.58 15.33 15.56 13.63 9.69 9.64 10.08 12.55 13.12 20.43 23.61 4.61 2.03 7.29 9.25 18.43 18.32 13.23 19.81 60.95 26.85 7.82 105.94 70.4 16.21 43.04 22 -54.45 -5.23 -5.89 -15.88 18.21 14 7.87 7.76

137

EPS FEPSt Pt-1 91 80 1,070 127 125 1,360 154 161 1,690 172 198 2,050 5,244 3,888 70,900 560 7362 7,250 443 1632 6,250 477 187 7,125 34 23 425 61 45 56 287 282 179 178 56 172 55 108 45 43 42 40 4 7 20 1 56 93 44 65 -15 -80 -70 -19 55 79 164 233

83 105 55 -108 199 298 126 15 189 465 53 35 39 39 41 2 4 52 34 45 88 123 34 -56 -12 -193 -217 22 66 166 242

610 475 560 3,200 3,775 3,825 3,900 240 335 400 1,095 860 880 560 525 250 190 173 115 980 2,400 1,950 1,605 800 375 440 307 850 1,210 1,350 1,770

Dup Ddown 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0

Data Penelitian No. 20 20 20 20 21 21 21 21 22 22 22 22 23 23 23 23 24 24 24 24 25 25 25 25 26 26 26 26 27 27 27 27 28 28 28 28 29 29 29 29

Kode BTON BTON BTON BTON CNKO CNKO CNKO CNKO COWL COWL COWL COWL CPIN CPIN CPIN CPIN CTRA CTRA CTRA CTRA CTRS CTRS CTRS CTRS DILD DILD DILD DILD DPNS DPNS DPNS DPNS DVLA DVLA DVLA DVLA EKAD EKAD EKAD EKAD

Tahun 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014

Pt 335 700 550 540 123 360 315 155 235 143 470 625 2,150 3,650 3,375 3,780 540 800 750 1,250 870 2,250 1,310 2,960 255 335 315 650 710 385 470 353 1,150 1,690 2,200 1,690 280 350 390 515

BVPS 471 596 739 800 181 209 350 353 226 42 240 246 352 486 587 665 490 533 619 703 931 1,110 1,196 1,411 364 379 396 416 416 428 571 704 614 716 802 857 206 203 271 334

PER 3.87 5.03 3.72 14.33 6.13 15.6 51.04 -11.01 3.4 11.93 49.24 152 15.39 18.2 18.79 27.14 16.93 16.97 12.14 16.12 6.91 13.29 6.9 11.56 8.96 8.66 10.09 11.23 13.27 9.3 4.92 6.96 12.42 13.05 19.43 18.24 6.62 4.57 6.29 7.65

138

EPS FEPSt 88 20 139 99 148 248 38 195 19 14 23 30 6.17 30 -14 -2 71 22 12 309 10 -3 4 5 158 92 201 115 180 241 139 194 33 10 47 40 62 101 78 83 124 53 169 182 190 321 256 235 22 45 31 73 40 29 58 53 56 70 41 84 95 36 51 109 97 72 130 79 113 145 93 124 50 67 77 65 62 94 67 71

Pt-1 325 750 610 540 106 445 295 179 215 197 405 560 2,300 3,425 3,400 4,110 490 780 730 1,310 820 2,025 1,810 2,815 194 315 320 645 740 410 405 413 1,150 1,740 2,100 1,550 240 520 395 471

Dup Ddown 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0


Kode ELSA ELSA ELSA ELSA EMDE EMDE EMDE EMDE EPMT EPMT EPMT EPMT FPNI FPNI FPNI FPNI GDST GDST GDST GDST GPRA GPRA GPRA GPRA ICBP ICBP ICBP ICBP IGAR IGAR IGAR IGAR INAF INAF INAF INAF INCI INCI INCI INCI

Tahun 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014

Pt 230 173 330 685 160 140 111 137 750 1,750 4,000 2,800 157 115 111 91 129 108 86 103 156 100 151 299 5,200 7,800 10,200 13,100 475 375 295 315 163 330 153 355 210 245 240 238

BVPS 261 280 313 336 163 157 166 175 899 952 1,121 1,253 198 183 218 205 91 95 103 109 203 164 187 193 1,756 1,962 2,210 2,490 289 239 228 259 196 209 191 179 615 639 698 733

PER 2.63 9.31 10.12 13.01 56.72 69.77 24.29 12.03 5.77 11.77 23.33 16.02 -7.53 -4.02 -8.19 -4.75 8.07 17.95 9.81 66.41 11.16 7.6 6.54 29.23 13.84 19.63 24.06 27.67 10.89 8.81 11.78 8.75 13.66 24.13 -8.75 -23.13 -2.61 9.98 4.21 4.9

139

EPS 9 17 32 40 3 2 10 8 83 148 171 131 -59 -28 -13 -19 16 6 9 2 11 13 23 8 365 397 424 473 55 43 25 36 9 13 -18 -15 -35 25 57 49

FEPSt Pt-1 -38 205 8 178 51 325 54 670 19 123 2 110 1 122 12 132 69 760 69 1,650 180 3,825 249 3,050 -158 136 -20 111 -18 106 -2 93 19 122 2 106 0 94 8 87 16 113 11 111 13 155 30 217 457 5,150 455 7,400 427 10,000 456 11,250 34 465 58 465 58 305 13 320 -24 129 19 265 4 163 -38 285 -70 205 -78 250 46 250 24 226

Dup Ddown 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0


Kode INCO INCO INCO INCO INDR INDR INDR INDR INTP INTP INTP INTP ITMG ITMG ITMG ITMG JKON JKON JKON JKON JPRS JPRS JPRS JPRS JTPE JTPE JTPE JTPE KAEF KAEF KAEF KAEF KBLI KBLI KBLI KBLI KDSI KDSI KDSI KDSI

Tahun 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014

Pt 3,200 2,350 2,650 3,625 1,980 1,420 1,000 770 17,050 22,450 20,000 25,000 38,650 41,550 28,500 15,375 1,400 1,500 550 850 485 330 270 242 300 370 305 378 340 740 590 1,465 104 187 142 139 245 495 345 364

BVPS 1,647 1,653 2,038 2,267 4,113 4,331 5,315 5,619 4,000 4,896 5,860 6,319 8,673 8,578 3,942 9,890 268 311 92 99 436 455 488 484 93 106 119 156 216 249 276 309 175 203 217 229 657 772 862 937

PER 10.51 38.48 55.52 16.97 6.44 33.74 29.56 331.43 19.02 18.4 15.3 18.57 10.11 10.11 11.28 6.32 82.16 35.24 77.49 144.46 11.13 49.71 8.26 450.75 6.66 15.43 13.2 11.71 14.53 20.74 20.24 42.43 6.86 6.01 7.35 9.23 4.2 5.44 3.88 4

140

EPS FEPSt Pt-1 304 485 3,050 66 1435 2,075 48 -60 2,400 214 20 3,985 342 627 2,000 42 394 1,400 34 -94 1,000 274 15 1,200 938 1,179 15,000 1,220 1104 23,250 1,307 1414 18,850 1,346 1547 24,675 4,383 2,492 38,150 3,697 4817 39,250 943 5645 28,700 2,204 -508 19,025 18 13 980 43 13 1,500 7 53 540 6 -6 700 48 65 485 7 -85 360 33 -14 295 1 32 242 20 135 245 14 5 370 13 5 310 32 11 356 29 10 270 36 46 710 29 80 510 35 29 1,390 17 14 103 31 40 205 19 41 151 15 21 140 34 32 200 91 17 540 89 134 355 91 163 379

Dup Ddown 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0


Kode KIJA KIJA KIJA KIJA KKGI KKGI KKGI KKGI KLBF KLBF KLBF KLBF LAMI LAMI LAMI LAMI LMPI LMPI LMPI LMPI LPIN LPIN LPIN LPIN LPKR LPKR LPKR LPKR LSIP LSIP LSIP LSIP MAPI MAPI MAPI MAPI MBSS MBSS MBSS MBSS

Tahun 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014

Pt 190 200 193 295 6,450 2,475 2,050 1,005 6,450 1,060 1,250 1,830 225 215 177 278 205 255 215 175 2,200 7,650 5,000 6,200 660 1,000 910 1,020 2,250 2,300 1,930 1,890 5,150 6,650 5,500 5,075 870 990 1,010 1,000

BVPS 91 191 201 226 601 690 876 886 598 135 169 197 195 272 298 337 402 407 394 394 5,332 6,218 6,812 6,217 424 473 597 711 855 920 969 1,026 1,080 1,308 1,462 1,511 961 1,167 1,694 1,746

PER 21.89 10.58 32.68 11.42 14.58 11.35 9.68 7.75 24.78 31.87 32.17 43.27 6.8 6.36 7.45 9.42 38.11 109.87 -18.01 305.17 4.13 9.79 12.42 -8.74 21.97 9.36 17.25 16.76 9.45 12.32 17.11 13.84 23.87 25.28 40.13 56.83 6.19 4.9 3.76 6.51

141

EPS 8 19 6 26 459 291 279 130 144 33 39 42 31 34 24 30 5 2 -11 79 399 781 402 -709 31 46 53 61 249 163 112 102 188 260 197 89 167 201 268 154

FEPSt 6 11 30 4 480 797 229 222 150 190 -19 27 40 37 59 20 12 5 1 -14 579 591 837 405 20 34 64 69 586 99 71 67 171 212 371 203 317 242 189 329

Pt-1 170 199 205 315 6,400 2,200 2,725 1,245 3,525 1,030 1,220 1,750 200 265 210 270 210 230 255 181 2,000 7,550 3,850 5,850 630 1,070 910 1,165 2,375 1,870 1,840 1,985 5,250 7,100 4,875 5,600 1,140 790 1,090 1,050

Dup Ddown 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0


Kode MBTO MBTO MBTO MBTO MFMI MFMI MFMI MFMI MICE MICE MICE MICE MNCN MNCN MNCN MNCN MPPA MPPA MPPA MPPA MRAT MRAT MRAT MRAT MTDL MTDL MTDL MTDL MYOR MYOR MYOR MYOR PJAA PJAA PJAA PJAA PTBA PTBA PTBA PTBA

Tahun 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014

Pt 410 380 305 200 225 190 180 338 365 380 410 353 1,310 2,500 2,625 2,540 920 1,150 1,940 3,050 500 490 465 350 118 164 285 615 14,250 20,000 26,000 20,900 1,000 740 1,090 1,775 17,350 15,100 10,200 12,500

BVPS 374 406 421 424 149 162 175 367 500 546 610 865 170 522 549 614 1,019 689 612 492 837 901 882 908 259 311 414 470 3,162 4,001 4,404 4,409 737 818 919 923 3,543 3,691 3,277 3,539

PER 10.28 8.77 20.19 61.18 14.48 13.05 12.17 -35.86 6.02 4.89 6.14 7.28 15.73 19.59 26.86 19.58 42.65 26.89 23.45 34.76 8.3 6.09 -29.7 15.71 3.83 2.84 5.63 9.54 22.58 20.64 22.32 56.17 9.88 6.33 9.07 23 12.95 15.33 12.87 13.65

142

EPS FEPSt Pt-1 43 24 415 42 59 370 15 55 310 19 1 175 16 -4 215 14 8 200 15 11 175 -9 15 326 64 61 315 74 72 405 50 82 395 48 42 350 26 72 1,130 118 19 2,675 119 132 2,675 130 330 2,405 18 2,182 940 39 -475 1,330 82 30 1,990 88 151 3,265 41 47 520 71 41 560 -16 86 465 22 -65 359 27 16 125 52 62 161 50 82 280 64 72 600 445 866 13,850 971 433 20,950 1,164 1134 27,800 372 1948 25,200 85 81 860 111 100 850 120 131 1,010 77 143 1,575 1,339 837 17,000 1,258 1355 14,000 792 1636 12,000 915 535 13,150

Dup Ddown 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1


Kode PWON PWON PWON PWON PYFA PYFA PYFA PYFA RIGS RIGS RIGS RIGS SGRO SGRO SGRO SGRO SMCB SMCB SMCB SMCB SMGR SMGR SMGR SMGR SMRA SMRA SMRA SMRA SMSM SMSM SMSM SMSM SSIA SSIA SSIA SSIA TINS TINS TINS TINS

Tahun 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014

Pt 750 225 270 515 176 177 147 135 495 455 245 280 2,975 2,500 2,000 2,100 2,175 2,900 2,275 2,185 11,450 15,850 14,150 16,200 1,240 1,900 780 1,520 360 2,525 3,450 4,750 720 1,080 560 1,070 1,670 1,540 1,600 1,230

BVPS 197 65 85 113 154 161 168 176 928 1,588 1,976 1,854 1,322 1,411 1,427 1,581 939 1,041 1,144 1,167 2,463 3,062 3,675 3,959 360 528 322 380 465 569 699 796 255 354 555 584 931 905 972 665

PER 19.88 14.14 11.48 14.14 18.21 17.84 12.7 127.16 -7.57 4.73 -6.33 -25.39 10.23 18.22 31.7 9.58 15.8 16.09 18.31 22.04 17.15 19.09 15.63 17.63 21.93 17.3 10.21 18.6 8.93 13.54 16.13 48.03 12.42 6.87 3.81 16.52 9.37 17.79 15.63 20.96

143

EPS FEPSt Pt-1 28 55 830 15 27 230 23 10 250 36 22 515 13 14 157 9 16 178 11 7 148 1 10 133 -32 107 475 96 -94 455 -38 92 275 -11 -29 272 331 149 3,000 174 445 2,250 63 172 1,850 164 -7 2,275 126 115 1,890 176 141 3,575 124 216 2,300 99 123 2,275 661 676 9,250 817 724 14,800 905 963 12,800 919 1056 16,000 57 47 1,060 110 79 1,920 76 174 900 82 94 1,460 149 106 1,400 186 179 2,575 213 257 3,850 99 253 4,625 54 112 375 150 81 1,120 146 164 730 65 274 955 227 111 1,730 85 482 1,310 102 48 1,610 69 79 1,225

Dup Ddown 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0


Kode TLKM TLKM TLKM TLKM TMPO TMPO TMPO TMPO TOTL TOTL TOTL TOTL TOTO TOTO TOTO TOTO TRST TRST TRST TRST TSPC TSPC TSPC TSPC ULTJ ULTJ ULTJ ULTJ UNTR UNTR UNTR UNTR UNVR UNVR UNVR UNVR WICO WICO WICO WICO

Tahun 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014

Pt BVPS 7,050 3,024 9,050 3,322 2,150 768 2,865 802 105 117 150 137 158 168 121 176 285 179 900 195 500 226 1,120 237 50,000 15,353 6,650 1,813 7,700 2,090 3,975 2,488 390 472 345 481 250 608 380 611 2,550 677 3,725 745 3,250 858 2,865 908 1,080 488 1,330 536 4,500 681 3,720 757 26,350 7,373 19,700 8,659 19,000 9,557 17,350 10,341 18,800 482 20,850 520 26,000 557 32,300 717 61 69 53 70 52 67 99 99

PER 9.18 9.92 15.26 18.92 8.11 6.54 15.75 15.84 10.41 16.45 8.49 24.3 11.32 13.92 16.12 11.97 7.6 8.63 21.29 15.21 19.61 26.05 23.05 17.66 22.89 16.49 35.03 39.09 16.76 12.54 14.66 10.17 34.45 32.87 37.06 45.65 61.82 0.8 -13.67 15.42

144

EPS FEPSt Pt-1 543 592 7,350 637 508 9,000 140 658 2,175 151 -96 2,825 14 8 100 23 27 150 10 39 157 8 7 124 36 30 250 55 45 900 59 84 580 46 77 990 5,180 5,937 47,150 476 6166 6,650 477 1810 7,600 498 261 3,900 63 29 410 21 65 285 11 8 270 25 2 385 153 149 2,450 166 187 3,550 170 193 3,325 162 179 3,100 50 36 1,090 81 78 1,310 128 102 4,325 95 191 3,765 1,581 1,434 23,350 1,549 1777 17,050 1,295 1791 18,250 1,439 1155 18,325 545 495 18,200 634 627 26,350 701 749 26,600 530 792 31,800 2 -7 53 66 4 57 -3 56 52 32 -86 80

Dup Ddown 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Data Penelitian No. 90 90 90 90 91 91 91 91

Kode WIKA WIKA WIKA WIKA WINS WINS WINS WINS

Tahun 2011 2012 2013 2014 2011 2012 2013 2014

Pt 610 1,480 1,580 3,680 330 480 680 825

BVPS 368 460 525 768 360 475 730 785

PER 9.15 17.75 17.02 42.35 6.96 7.46 7.52 11.37

145

EPS FEPSt 59 67 74 81 92 92 65 113 59 19 64 62 90 107 73 107

Pt-1 470 1,630 1,650 3,005 350 450 650 1,100

Dup Ddown 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0

Lampiran 2: Descriptive Statistik

Descriptive Statistics N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

Pt

364

52

74000

3462.05

7633.897

PER

364

-54

451

19.84

37.630

EPS

364

-709

5244

221.00

567.425

BVPS

364

42

17459

1222.42

2034.117

FEPS

364

-709

5180

212.53

516.760

Pt1

364

52

70900

3417.77

7476.334

Dup

364

0

1

.28

.451

Ddown

364

0

1

.30

.457

Valid N (listwise)

364

Lampiran 3: Output Hasil Pengujian Data Model 1 Fixed Effect Model Dependent Variable: Pt Method: Panel Least Squares Date: 09/15/15 Time: 17:29 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C BVPS PER EPS

244.9281 1.492660 -0.627694 6.357110

209.8042 0.234511 3.479788 0.660988

1.167413 6.364983 -0.180383 9.617586

0.2441 0.0000 0.8570 0.0000

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.948073 0.930186 2017.048 1.10E+09 -3231.942 53.00604 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat

146

3462.055 7633.897 18.27441 19.28082 18.67441 2.297177

Uji Chow Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test

Statistic


6.648115 425.206712

d.f.

Prob.

(90,270) 90

0.0000 0.0000

Cross-section fixed effects test equation: Dependent Variable: Pt Method: Panel Least Squares Date: 09/15/15 Time: 17:44 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C BVPS PER EPS

316.4773 0.697033 3.447498 10.06830

213.4944 0.158334 4.376255 0.567861

1.482368 4.402307 0.787774 17.73022

0.1391 0.0000 0.4313 0.0000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.832999 0.831608 3132.618 3.53E+09 -3444.546 598.5600 0.000000


147

3462.055 7633.897 18.94805 18.99088 18.96508 1.366542

Random Effect Model Dependent Variable: Pt Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 09/15/15 Time: 17:50 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Swamy and Arora estimator of component variances Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C BVPS PER EPS

333.3708 1.166641 0.287215 7.678078

293.0897 0.175779 3.334553 0.546504

1.137436 6.636980 0.086133 14.04945

0.2561 0.0000 0.9314 0.0000

Effects Specification S.D. Cross-section random Idiosyncratic random

2243.959 2017.048

Rho 0.5531 0.4469

Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)

0.812783 0.811223 2078.894 520.9673 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat

1419.233 4784.731 1.56E+09 1.928082

Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid

0.823912 3.73E+09

Mean dependent var Durbin-Watson stat

148

3462.055 1.190163

Uji Hausman Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

25.414784

3

0.0000

Random

Var(Diff.)

Prob.

1.166641 0.287215 7.678078

0.024097 0.989681 0.138239

0.0357 0.3577 0.0004

Test Summary Cross-section random

Cross-section random effects test comparisons: Variable BVPS PER EPS

Fixed 1.492660 -0.627694 6.357110

Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: Pt Method: Panel Least Squares Date: 09/15/15 Time: 17:52 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C BVPS PER EPS

244.9281 1.492660 -0.627694 6.357110

209.8042 0.234511 3.479788 0.660988

1.167413 6.364983 -0.180383 9.617586

0.2441 0.0000 0.8570 0.0000


0.948073 0.930186 2017.048 1.10E+09 -3231.942 53.00604 0.000000


149

3462.055 7633.897 18.27441 19.28082 18.67441 2.297177

Uji Mulikolineritas Coefficients Model

a


VIF

(Constant) BVPS

.261

3.837

PER

.997

1.003

.260

3.841

1 EPS a. Dependent Variable: Pt

Uji Heteroskedastisitas Dependent Variable: LOG(RES2) Method: Panel Least Squares Date: 10/08/15 Time: 14:22 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C BVPS PER EPS

10.25332 0.000346 -0.005144 -0.000853

0.197886 0.000221 0.003282 0.000623

51.81423 1.562631 -1.567191 -1.367714

0.0000 0.1193 0.1182 0.1725


0.773747 0.695816 1.902468 977.2340 -696.2318 9.928555 0.000000


150

10.38532 3.449443 4.341933 5.348341 4.741934 2.599096

Lampiran 4: Output Hasil Pengujian Data Model 2 Fixed Effect Model Dependent Variable: Pt Method: Panel Least Squares Date: 09/17/15 Time: 11:38 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C BVPS PER EPS FEPS

35.37785 1.568021 -0.653939 5.723573 0.936989

203.5402 0.223728 3.313250 0.640320 0.174521

0.173813 7.008592 -0.197371 8.938608 5.368926

0.8621 0.0000 0.8437 0.0000 0.0000


0.953098 0.936709 1920.513 9.92E+08 -3213.416 58.15333 0.000000


151

3462.055 7633.897 18.17811 19.19522 18.58236 2.348425

Uji Chow

Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test

Statistic


7.154233 444.769445

d.f.

Prob.

(90,269) 90

0.0000 0.0000


Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C BVPS PER EPS FEPS

263.2970 0.647897 3.620468 9.211957 1.086297

209.0992 0.155231 4.278508 0.591347 0.258409

1.259197 4.173771 0.846199 15.57793 4.203797

0.2088 0.0000 0.3980 0.0000 0.0000


0.840834 0.839061 3062.507 3.37E+09 -3435.800 474.1278 0.000000


152

3462.055 7633.897 18.90550 18.95903 18.92677 1.297573

Random Effect Model

Dependent Variable: Pt Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 09/17/15 Time: 12:08 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Swamy and Arora estimator of component variances Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C BVPS PER EPS FEPS

197.1831 1.182404 0.286808 6.988113 0.978578

292.6276 0.170966 3.187705 0.537775 0.170408

0.673836 6.916000 0.089973 12.99450 5.742573

0.5008 0.0000 0.9284 0.0000 0.0000


2271.607 1920.513

Rho 0.5832 0.4168


0.827321 0.825397 1968.543 430.0005 0.000000


1347.993 4711.066 1.39E+09 1.968937


0.832918 3.53E+09

153


3462.055 1.181476

Uji Hausman Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects


Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

22.181119

4

0.0002

Random

Var(Diff.)

Prob.

1.182404 0.286808 6.988113 0.978578

0.020825 0.816165 0.120809 0.001419

0.0075 0.2977 0.0003 0.2695

Cross-section random effects test comparisons: Variable BVPS PER EPS FEPS

Fixed 1.568021 -0.653939 5.723573 0.936989


Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C BVPS PER EPS FEPS

35.37785 1.568021 -0.653939 5.723573 0.936989

203.5402 0.223728 3.313250 0.640320 0.174521

0.173813 7.008592 -0.197371 8.938608 5.368926

0.8621 0.0000 0.8437 0.0000 0.0000


0.953098 0.936709 1920.513 9.92E+08 -3213.416 58.15333 0.000000

154


3462.055 7633.897 18.17811 19.19522 18.58236 2.348425

Uji Mulikolineritas Coefficients Model

a


VIF

(Constant)

1

BVPS

.259

3.859

PER

.997

1.003

EPS

.229

4.358

.581

1.722

FEPS a. Dependent Variable: Pt

Uji Heteroskedastisitas

Dependent Variable: LOG(RES2) Method: Panel Least Squares Date: 10/08/15 Time: 14:20 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C BVPS PER EPS FEPS

10.26070 0.000343 -0.005143 -0.000830 -3.30E-05

0.201989 0.000222 0.003288 0.000635 0.000173

50.79843 1.544802 -1.564109 -1.306744 -0.190705

0.0000 0.1236 0.1190 0.1924 0.8489


0.773778 0.694726 1.905872 977.1019 -696.2072 9.788261 0.000000


155

10.38532 3.449443 4.347292 5.364406 4.751548 2.599635

Lampiran 5: Output Hasil Pengujian Data Model 3

Fixed Effect Model

Dependent Variable: Pt Method: Panel Least Squares Date: 09/18/15 Time: 07:49 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C Pt-1 DUP DDOWN

-90.15676 1.047746 -45.09104 -202.1887

49.28403 0.008520 88.52377 162.9794

-1.829330 122.9690 -0.509366 -1.240578

0.0685 0.0000 0.6109 0.2158


0.995354 0.993753 603.3640 98292986 -2792.642 621.9205 0.000000


156

3462.055 7633.897 15.86067 16.86708 16.26067 2.422966

Uji Chow


Statistic


1.671209 161.181273

d.f.

Prob.

(90,270) 90

0.0009 0.0000


Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C Pt-1 DUP DDOWN

12.22151 1.017293 -51.88163 -161.8001

44.30027 0.004629 80.28695 124.6390

0.275879 219.7530 -0.646203 -1.298150

0.7828 0.0000 0.5186 0.1951


0.992765 0.992705 652.0247 1.53E+08 -2873.233 16466.31 0.000000


157

3462.055 7633.897 15.80897 15.85180 15.82599 1.702307

Random Effect Model

Dependent Variable: Pt Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 09/18/15 Time: 08:18 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Swamy and Arora estimator of component variances Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C Pt-1 DUP DDOWN

-0.353981 1.020802 -47.22183 -168.9458

48.14825 0.004966 78.19299 126.3210

-0.007352 205.5383 -0.603914 -1.337433

0.9941 0.0000 0.5463 0.1819


218.1185 603.3640

Rho 0.1156 0.8844


0.991440 0.991369 613.9942 13898.54 0.000000


2805.569 6608.806 1.36E+08 1.849148


0.992753 1.53E+08


158

3462.055 1.688668


Chi-Sq. d.f.

Prob.

15.796865

3

0.0012

Var(Diff.)

Prob.

1.047746 1.020802 0.000048 -45.091035 -47.221833 1722.314469 -202.188664 -168.945813 10605.30009

0.0001 0.9591 0.7468


Cross-section random effects test comparisons: Variable Pt-1 DUP DDOWN

Fixed

Random


Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C Pt-1 DUP DDOWN

-90.15676 1.047746 -45.09104 -202.1887

49.28403 0.008520 88.52377 162.9794

-1.829330 122.9690 -0.509366 -1.240578

0.0685 0.0000 0.6109 0.2158


0.995354 0.993753 603.3640 98292986 -2792.642 621.9205 0.000000


159

3462.055 7633.897 15.86067 16.86708 16.26067 2.422966

Uji Mulikolineritas Coefficients CoefficModel

a


VIF

(Constant) Pt-1

.978

1.023

Dup

.953

1.050

Ddown

.965

1.036

1




Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C Pt-1 DUP DDOWN

10.21689 1.40E-05 0.402453 0.208632

0.155953 2.70E-05 0.280122 0.515727

65.51261 0.519135 1.436704 0.404540

0.0000 0.6041 0.1520 0.6861


0.772127 0.693638 1.909268 984.2317 -697.5304 9.837324 0.000000


160

10.38532 3.449443 4.349068 5.355476 4.749069 2.592684


Fixed Effect Model Dependent Variable: Pt Method: Panel Least Squares Date: 09/18/15 Time: 08:33 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C BVPS PER EPS Pt-1 DUP DDOWN

109.8921 -0.330844 0.186774 1.061930 1.038052 -91.79633 -72.39409

64.26543 0.076852 1.003228 0.213335 0.019083 85.12958 160.7622

1.709973 -4.304976 0.186173 4.977768 54.39712 -1.078313 -0.450318

0.0884 0.0000 0.8525 0.0000 0.0000 0.2819 0.6528


0.995807 0.994299 576.3766 88700054 -2773.952 660.5269 0.000000

161


3462.055 7633.897 15.77446 16.81299 16.18723 2.419304

Uji Chow Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test

Statistic


1.514413 150.122684

d.f.

Prob.

(90,267) 90

0.0060 0.0001


Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.


-11.37210 0.057712 -0.184397 0.762375 0.951852 7.387400 -200.1052

47.69394 0.032093 0.857842 0.148026 0.010183 76.49742 117.3629

-0.238439 1.798290 -0.214955 5.150271 93.47807 0.096571 -1.705012

0.8117 0.0730 0.8299 0.0000 0.0000 0.9231 0.0891


0.993667 0.993560 612.6110 1.34E+08 -2849.013 9335.102 0.000000

162


3462.055 7633.897 15.69238 15.76733 15.72217 1.974208


Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.


-9.232652 0.051675 -0.164152 0.770070 0.953199 2.146798 -201.5910

46.37442 0.031359 0.819792 0.142466 0.009881 72.84377 112.9252

-0.199089 1.647850 -0.200236 5.405287 96.46528 0.029471 -1.785173

0.8423 0.1003 0.8414 0.0000 0.0000 0.9765 0.0751


90.35623 576.3766

Rho 0.0240 0.9760


0.993378 0.993267 605.5964 8926.048 0.000000


3303.490 7380.365 1.31E+08 1.995582


0.993666 1.34E+08

163


3462.055 1.966491


Chi-Sq. d.f.

Prob.

43.114248

6

0.0000

Var(Diff.)

Prob.

-0.330844 0.051675 0.004923 0.186774 -0.164152 0.334408 1.061930 0.770070 0.025215 1.038052 0.953199 0.000267 -91.796327 2.146798 1940.830118 -72.394090 -201.591042 13092.38765

0.0000 0.5440 0.0661 0.0000 0.0330 0.2588


Cross-section random effects test comparisons: Variable BVPS PER EPS Pt-1 DUP DDOWN

Fixed

Random


Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.


109.8921 -0.330844 0.186774 1.061930 1.038052 -91.79633 -72.39409

64.26543 0.076852 1.003228 0.213335 0.019083 85.12958 160.7622

1.709973 -4.304976 0.186173 4.977768 54.39712 -1.078313 -0.450318

0.0884 0.0000 0.8525 0.0000 0.0000 0.2819 0.6528


0.995807 0.994299 576.3766 88700054 -2773.952 660.5269 0.000000

164


3462.055 7633.897 15.77446 16.81299 16.18723 2.419304

Uji Multikolineritas Coefficients Model

a


VIF

(Constant)

1

BVPS

.243

4.122

PER

.992

1.008

EPS

.147

6.824

Pt-1

.178

5.606

Dup

.926

1.080

Ddown

.961

1.041




Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.


10.12138 0.000284 -0.005326 -0.001157 4.28E-05 0.445426 0.215461

0.212000 0.000254 0.003309 0.000704 6.30E-05 0.280828 0.530326

47.74229 1.119156 -1.609416 -1.643755 0.679932 1.586119 0.406281

0.0000 0.2641 0.1087 0.1014 0.4971 0.1139 0.6849


0.776520 0.696168 1.901365 965.2557 -693.9872 9.663963 0.000000


165

10.38532 3.449443 4.346083 5.384611 4.758850 2.600381


Fixed Effect Model

Dependent Variable: Pt Method: Panel Least Squares Date: 09/18/15 Time: 08:35 Sample: 2011 2014 Periods included: 4 Cross-sections included: 91 Total panel (balanced) observations: 364 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.


90.91220 -0.304988 0.159528 1.051754 0.112877 1.026981 -110.8388 -51.37710

64.54161 0.077416 0.997291 0.212111 0.054841 0.019716 85.12256 160.1226

1.408583 -3.939598 0.159961 4.958512 2.058240 52.08833 -1.302108 -0.320861

0.1601 0.0001 0.8730 0.0000 0.0405 0.0000 0.1940 0.7486


0.995873 0.994368 572.9148 87309550 -2771.076 661.6848 0.000000


166

3462.055 7633.897 15.76416 16.81339 16.18118 2.413736

Uji Chow


Statistic


1.516789 150.778330

d.f.

Prob.

(90,266) 90

0.0059 0.0001


Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C BVPS PER EPS FEPS Pt-1 DUP DDOWN

-13.84601 0.054425 -0.146522 0.713143 0.117967 0.947717 -4.059479 -186.0402

47.44059 0.031948 0.853221 0.148831 0.052657 0.010293 76.24186 116.8766

-0.291860 1.703584 -0.171728 4.791621 2.240277 92.07783 -0.053245 -1.591766

0.7706 0.0893 0.8637 0.0000 0.0257 0.0000 0.9576 0.1123


0.993755 0.993632 609.1917 1.32E+08 -2846.465 8092.308 0.000000


167

3462.055 7633.897 15.68388 15.76953 15.71792 1.972197


Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.


-11.76667 0.047863 -0.124572 0.724698 0.120357 0.948885 -10.49410 -186.6248

46.28138 0.031329 0.816398 0.143246 0.049767 0.010028 72.67230 112.6972

-0.254242 1.527723 -0.152587 5.059126 2.418386 94.62716 -0.144403 -1.655983

0.7995 0.1275 0.8788 0.0000 0.0161 0.0000 0.8853 0.0986


94.98418 572.9148

Rho 0.0268 0.9732


0.993443 0.993314 601.2185 7705.332 0.000000


3286.116 7352.792 1.29E+08 1.997001


0.993753 1.32E+08


168

3462.055 1.963807


Chi-Sq. d.f.

Prob.

43.043789

7

0.0000

Var(Diff.)

Prob.

-0.304988 0.047863 0.005012 0.159528 -0.124572 0.328083 1.051754 0.724698 0.024472 0.112877 0.120357 0.000531 1.026981 0.948885 0.000288 -110.838803 -10.494103 1964.588142 -51.377101 -186.624758 12938.57217

0.0000 0.6199 0.0366 0.7454 0.0000 0.0236 0.2344


Cross-section random effects test comparisons: Variable BVPS PER EPS FEPS Pt-1 DUP DDOWN

Fixed

Random


Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.


90.91220 -0.304988 0.159528 1.051754 0.112877 1.026981 -110.8388 -51.37710

64.54161 0.077416 0.997291 0.212111 0.054841 0.019716 85.12256 160.1226

1.408583 -3.939598 0.159961 4.958512 2.058240 52.08833 -1.302108 -0.320861

0.1601 0.0001 0.8730 0.0000 0.0405 0.0000 0.1940 0.7486


0.995873 0.994368 572.9148 87309550 -2771.076 661.6848 0.000000


169

3462.055 7633.897 15.76416 16.81339 16.18118 2.413736

Uji Multikolineritas Coefficients Model

a

Collinearity Statistics Tolerance VIF (Constant)

BVPS PER EPS 1 FEPS Pt-1 Dup Ddown a. Dependent Variable: Pt

.242 .992 .143 .553 .173 .922 .958

4.131 1.008 6.976 1.807 5.792 1.085 1.044



Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.


10.13932 0.000259 -0.005301 -0.001147 -0.000107 5.33E-05 0.463420 0.195602

0.214462 0.000257 0.003314 0.000705 0.000182 6.55E-05 0.282850 0.532063

47.27790 1.007985 -1.599522 -1.627642 -0.585307 0.813015 1.638396 0.367629

0.0000 0.3144 0.1109 0.1048 0.5588 0.4169 0.1025 0.7134


0.776808 0.695418 1.903710 964.0142 -693.7529 9.544317 0.000000

170


10.38532 3.449443 4.350291 5.399524 4.767313 2.600839

Skripsi. Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Untuk Memenuhi Syarat-syarat Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

Recommend Documents