bab 4 hasil dan analisis penelitianthesis.binus.ac.id/doc/bab4/2012-2-00499-ak bab4001.pdf · 68...
TRANSCRIPT
67
BAB 4
HASIL DAN ANALISIS PENELITIAN
4.1. Deskripsi Data Penelitian
Setelah melalui berbagai tahapan penelitian yang telah direncanakan oleh
peneliti di bagian awal, penelitian ini menghasilkan berbagai hal yang terkait dengan
rumusan masalah yang telah dijelaskan pada bagian awal penelitian. Hasil statistik
deskriptif akan memberikan gambaran umum dan menjelaskan mengenai data yang
digunakan dalam penelitian ini. Sebelum melakukan pengujian hipotesa melalui
pengujian model, penelitian ini terlebih dahulu melakukan pengujian terhadap
kualitas data yang digunakan. Pengujian ini digunakan untuk menjamin terpenuhinya
asumsi yang diperlukan dalam melakukan pengujian terhadap model regresi
berganda.
4.1.1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran umum mengenai objek penelitian
yang disajikan sampel penelitian. Penjelasan data melalui statistik deskriptif
diharapkan dapat memberikan gambaran awal tentang masalah yang diteliti. Statistik
deskriptif untuk setiap variabel bebas yang dianalisis dalam penelitian ini disajikan
pada Tabel 4.1, di mana tabel tersebut menyajikan informasi dengan berfokus pada
nilai rata – rata (mean) dan standar deviasi (standard deviation) serta jumlah data (N)
dari variabel – variabel independen dan variabel dependen dalam penelitian.
68
Variabel bebas (independen) yang digunakan dalam analisis ini sebanyak 4
(empat), yaitu current ratio (X1), total asset turn over (X2), debt to equity ratio (X3),
dan return on equity (X4). Sedangkan variabel terikat (dependen) yang digunakan
dalam penelitian adalah harga saham (Y).
Semua informasi tersebut disajikan dalam Tabel 4.1 sebagai berikut :
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
HS 30 91.83 1595.833 462.2008 349.95199 CR 30 0.033 6.037 1.3403 1.24787 TATO 30 0.103 0.642 0.248 0.11567 DER 30 0.123 2.269 1.0022 0.54753 ROE 30 -0.007 0.252 0.0756 0.06586 Valid N (listwise) 30
Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Tabel 4.1 di atas menunjukkan bahwa jumlah pengamatan pada industri
Property dan Real Estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2007-2012
dalam penelitian ini sebanyak 30 data.Berikut ini adalah penjelasan data deskriptif
dalam penelitian ini yang telah diolah dan disajikan dalam tabel 4.1 di atas :
1. Variabel Harga Saham memiliki nilai minimum sebesar Rp. 91.830 dan nilai
maksimum sebesar Rp. 1595.833. Nilai rata-rata Harga Saham (HS) sebesar Rp.
462.2008 dan standar deviasi harga saham sebesar Rp. 349.95199 dengan jumlah
pengamatan sebanyak 30 data (N).
2. Variabel Current Ratio memiliki nilai minimum sebesar 0.033 dan nilai
maksimum sebesar 6.037. Nilai rata-rata (mean) sebesar 1.3403 dan standar
deviasi sebesar 1.24787 dengan jumlah pengamatan sebanyak 30 data (N).
69
3. Variabel Total Assets Turn Over memiliki nilai minimum sebesar 0.103 dan nilai
maksimum sebesar 0.642. Nilai rata-rata (mean) sebesar 0.2480 dan standar
deviasi sebesar 0.11567 dengan jumlah pengamatan sebanyak 30 data (N).
4. Variabel Debt to Equity Ratio memiliki nilai minimum sebesar 0.123 dan nilai
maksimum sebesar 2.269. Nilai rata-rata (mean) sebesar 1.0022 dan standar
deviasi sebesar 0.54753 dengan jumlah pengamatan sebanyak 30 data (N).
5. Variabel Return On Equity memiliki nilai minimum sebesar -0.007 dan nilai
maksimum sebesar 0.252. Nilai rata-rata (mean) sebesar 0.0756 dan standar
deviasi sebesar 0.06586 dengan jumlah pengamatan sebanyak 30 data (N).
4.2. Pengujian Asumsi Klasik
Untuk menghasilkan suatu model regresi yang baik, analisis regresi
memerlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis.
Apabila terjadi penyimpangan dalam pengujian asumsi klasik perlu dilakukan
perbaikan terlebih dahulu. Berikut akan dijelaskan lebih rinci mengenai hasil
pengujian asumsi klasik dalam penelitian ini:
4.2.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel residual berdistribusi
normal. Asumsi data telah berdistribusi normal adalah salah satu asumsi yang
penting dalam melakukan penelitian dengan regresi. Pengujian normalitas dapat
dilakukan dengan menggunakan pengujian statistik non parametrik dan uji normal P-
Plot of Regression Standardized Residual.
70
Hasil uji normalitas data dapat dilakukan denganuji Kolmogorov-Smirnov (K-
S) dan Normal Probability - Plot of Regression Standardized Residual, yang
ditunjukkan di bawah ini sebagai berikut :
Tabel 4.2 Uji Normalitas - Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 30
Normal Parametersa Mean 0.0000000 Std. Deviation 213.34858
Most Extreme Differences
Absolute 0.167 Positive 0.167 Negative -0.077
Kolmogorov-Smirnov Z 0.914 Asymp. Sig. (2-tailed) 0.373 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Di mana dari hasil pengolahan data pada Tabel 4.2 di atas, dapat dilihat
bahwa nilai Kolmogorov- Smirnov Z adalah 0.914 dan nilai signifikan variabel
memiliki nilai 0.373. Nilai signifikansi lebih besar dari (>) 0.05. Hal ini
menunjukkan bahwa data residual berdistribusi normal.
Selain itu uji normalitas ini juga didukung oleh hasil analisis grafiknya, yaitu
dengan menggunakan grafik normal probability - plot seperti pada gambar 4.1
berikut:
71
Gambar 4.1 Uji Grafik Normal P-Plot
Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Pada gambar 4.1 Grafik Normal Probability-Plot diatas terlihat bahwa grafik
P-P Plot diatas memperlihatkan titik menyebar disekitar arah garis diagonal dan
mengikuti arah garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi
menunjukkan telah memenuhi pola distribusi normal atau asumsi normalitas.
72
4.2.2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antar
variabel bebas (independen) dalam model regresi. Apabila pada model regresi linier
terjadi multikolinearitas, maka koefisien regresi tidak dapat ditaksir dan nilai
standar error menjadi tidak terhingga. Cara yang digunakan untuk mendeteksi ada
tidaknya multikolinearitas adalah dengan melihat pada nilai tolerance dan Variance
Inflation Factor (VIF).
Untuk mendeteksi adanya multikolinearitas pada suatu model regresi, dapat
dilihat dari nilai tolerance dan Value Inflation Factor (VIF). Apabila nilai tolerance
< 0.10 dan nilai VIF > 10, maka terjadi multikolinieritas. Sebaliknya, jika VIF < 10,
tidak terjadi multikolinearitas.Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi,
maka variabel-variabel ini tidak ortogonal (Ghozali 2007:91).
Pengujian multikolinearitas pada penelitian ini akan disajikan pada Tabel 4.3
sebagai berikut :
Tabel 4.3 Pengujian Multikolinearitas
Coefficientsa Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1
(Constant)
CR 0.882 1.134
TATO 0.824 1.213
DER 0.479 2.088
ROE 0.519 1.925
a. Dependent Variable: HS Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
73
Dari hasil pengujian model regresi linier pada tabel Coefficients diatas, dapat
dilihat bahwa variabel Current Ratio, Total Assets Turn Over, Debt to Equity Ratio,
dan Return On Equitymemiliki nilai tolerance> 0.10 dan nilai VIF pada variabel-
variabel tersebut menunjukkan nilai <10. Hal tersebut menunjukkan bahwa pada
variabelCurrent Ratio, Total Assets Turn Over, Debt to Equity Ratio, dan Return On
Equitytelah menunjukkan bahwa tidak terdapat gejala multikolinieritas.
4.2.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan
variansi dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain dalam model regresi.
Pengujian heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan membentuk diagram plot
untuk melihat pola persebaran data. Model regresi yang baik adalah tidak
terjadiheteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas. Dalam model regresi
dinyatakan telah terjadi heteroskedastisitas apabila titik-titik yang ada membentuk
pola tertentu yang teratur. Sedangkan apabila titik-titik yang ada tidak membentuk
pola tertentu yang teratur dan titik-titik menyebar diatas dan di bawah angka nol pada
sumbu Y, makaterbebas dari heteroskedastisitas.
Berikut dilampirkan hasil uji heteroskedastisitas dengan melihat pada grafik
scatterplot pada Gambar 4.2 berikut ini :
74
Gambar 4.2Grafik Scatterplot
Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Dari Gambar 4.2 grafik scatterplot diatas, dapat jelas kita lihat bahwa titik-
titik menyebar secara acak dan tidak beraturan di atas dan di bawah sumbu 0 pada
sumbu Y sehingga tidak membentuk pola tertentu.Hal ini mengidentifikasikan bahwa
tidak terdapat heteroskedasitas pada model regresi linier yang diperoleh sehingga
model regresi layak dipakai untuk penelitian.
75
4.2.4. Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi
antara kesalahan pengganggu pada suatu periode dengan kesalahan pengganggu
periode sebelumnya dalam model regresi. Autokorelasi menunjukkan adanya
korelasi antara kesalahan pengganggu pada data yang tersusun, baik berupa data
cross sectional dan/ atau time series. Jika terjadi autokorelasi dalam model regresi
berarti koefisien korelasi yang diperoleh menjadi tidak akurat, sehingga model
regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi.
Untuk menguji Autokorelasi, dapat dilihat dari pengujian Durbin - Watson
(DW), yaitu jika nilai DW terletak antara dL dan (4 – dU) atau dL ≤ DW ≤ (4 – dU)
berarti bebas dari autokorelasi, sebaliknya jika nilai DW < dL atau DW > (4 – dU)
berarti terdapat autokorelasi.
Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi maka dilakukan pengujian
Durbin-Watson (DW). Nilai d tersebut selanjutnya dibandingkan dengan nilai d tabel
dengan tingkat signifikansi 5% dengan df = n-k-1. Dari hasil pengujian pada Tabel
4.4 di bawah terlihat bahwa nilai DW sebesar 1.220, berarti data tidak terdapat
autokorelasi.
Tabel 4.4 Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .793a 0.628 0.569 229.7835 1.220 a. Predictors: (Constant), ROE, TATO, CR, DER b. Dependent Variable: HS
Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
76
Pada hasil analisis di atas, jika memperhatikan jumlah sampel (n) sebanyak
30 sampel dan jumlah variabel (k-1) sebanyak 4 variabel maka didapatkan nilai dL
sebesar 1.1426 dan dU sebesar 1.7386. Dari tabel 4.4 Model Summary Durbin –
Watson diatas, telah didapatkan nilai Durbin - Watson sebesar 1.220 dan nilai
tersebut terletak dalam rentang nilai antara dL dan (4-DU) atau 1.1426 < 1.220 <
2.2614. Maka dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa dalam regresi linier ini
tidak terdapat autokorelasi atau bebas dari autokorelasi.
4.3. Hasil Analisis Data
Dari hasil pengujian asumsi klasik dalam penelitian dapat disimpulkan bahwa
model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang
Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) dan layak dilakukan analisis regresi.
4.3.1. Uji Persamaan Regresi
Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan
beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel
dependen, yakni melalui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen
(Y). Hasil uji regresi dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 4.5 berikut.
77
Tabel 4.5 Uji Regresi
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta
1
(Constant) -310.748 157.193 -1.977 0.059
CR 58.151 31.381 0.241 1.653 0.076
TATO 968.553 406.308 0.32 2.384 0.025
DER 399.025 112.61 0.624 3.543 0.002
ROE 724.638 898.791 0.136 0.806 0.428 a. Dependent Variable: HS
Sumber : Data diolah peneliti, 2013.
Dari tabel diatas didapatkan model persamaan regresi yang diperoleh dengan
koefisien konstanta dan koefisien variabel yang ada di kolom Unstandardized
Coefficients pada kolom B.
Berdasarkan tabel diatas, telah diperoleh model persamaan regresi sebagai
berikut:
Y = -310.748 + 58.151X1 + 968.553X2 + 399.025X3 + 724.638X4
Keterangan:
Y = Harga Saham
X1 = Likuiditas (Current ratio)
X2 = Aktivitas (Total assets turnover)
X3 = Leverage (Debt to equity ratio)
X4 = Profitabilitas (Return on equity)
Kemudian model regresi di atas akan diinterpretasikan sebagai berikut :
78
a. β0 = -310.748
Nilai konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel Current
Ratio (X1), Total Asset Turn Over (X2), Debt to Equity Ratio (X3), Return on Equity
(X4), maka harga saham adalah sebesar -310.748.
b. β1 = 58.151
Koefisien regresi β1 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Current Ratio
memiliki koefisien regresi bertanda positif dengan nilai sebesar 58.151 artinya
apabila terjadi peningkatan sebesar 1% Current Ratio, maka akan menyebabkan
peningkatan harga saham sebesar 58.151 dengan asumsi variabel independen lainnya
dianggap tetap atau sama dengan nol.
c. β2 = 968.553
Koefisien regresi β2 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Total Asset Turn
Over memiliki koefisien regresi bertanda positif dengan nilai sebesar 968.553 artinya
apabila terjadi peningkatan sebesar 1% Total Asset Turn Over, maka akan
menyebabkan peningkatan harga saham sebesar 968.553 dengan asumsi variabel
independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
d. β3 = 399.025
Koefisien regresi β3 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Debt to Equity
Ratio memiliki koefisien regresi bertanda positif dengan nilai sebesar 399.025
artinya apabila terjadi peningkatan sebesar 1% Debt to Equity Ratio, maka akan
menyebabkan peningkatan harga saham sebesar 399.025 dengan asumsi variabel
independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
e. β4 = 724.638
79
Koefisien regresi β4 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Return on Equity
memiliki koefisien regresi bertanda positif dengan nilai sebesar 724.638 artinya
apabila terjadi peningkatan sebesar 1% Return on Equity , maka akan menyebabkan
peningkatan harga saham sebesar 724.638 dengan asumsi variabel independen
lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
4.3.2. Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Pada uji koefisien korelasi, nilai R dapat menunjukkan seberapa besar
korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel
dependen. Koefisien korelasi dapat dikatakan kuat apabila nilai R berada di atas
angka 0.5 dan mendekati 1.
Sedangkan pada uji koefisien determinasi, nilaiR square dapat menunjukkan
seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai
Rsquare adalah nol (0) sampai dengan satu. Apabila nilai R square semakin
mendekati satu, maka menunjukkan bahwa variabel-variabel independen telah
memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel
dependen. Sebaliknya, apabila nilai R square semakin kecil, maka menunjukkan
bahwa kemampuan variabel - variabel independen dalam menjelaskan variasi
variabel dependen semakin terbatas. Nilai R square memiliki kelemahan yaitu nilai R
square akan meningkat setiap ada penambahan satu variabel independen meskipun
variabel independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel
dependen. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan nilai adjusted R square
untuk mengevaluasi mana model regresi terbaik.
Berikut akan disajikan Tabel 4.6 model summary yang akan menjelaskan
mengenai koefisien determinan dalam penelitian:
80
Tabel 4.6 Koefisien Korelasi dan Determinasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .793a 0.628 0.569 229.7835 1.22 a. Predictors: (Constant), ROE, TATO, CR, DER b. Dependent Variable: HS
Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Dari Tabel 4.6 diatas dapat menjelaskan bahwa nilaikoefisien korelasi (R)
sebesar 0.793 yang menunjukkan bahwa korelasi atau hubungan antara Harga Saham
(variabel dependen) dengan Current Ratio, Total Assets Turn Over, Debt to Equity
Ratio, dan Return On Equity(variabel independen) kuat karena nilai R > 50% (0.5).
Sedangkan angka koefisien determinasi (Adjusted R Square) pada tabel di
atas adalah 0.569. Hal ini menunjukkan bahwa 56.9% variasi dari harga saham dapat
dijelaskan oleh variasi dari keempat variabel independen (Current Ratio, Total Assets
Turn Over, Debt to Equity Ratio, dan Return On Equity), sedangkan sisanya yaitu
43.1% lagi dijelaskan oleh variasi atau faktor lainnya diluar variabel yang diteliti.
4.4. Pengujian Hipotesis
4.4.1. Uji Signifikansi Parsial
Penggunaan uji t (t test) dimaksudkan untuk dapat mengetahui apakah
variabel independen dalam model regresi berpengaruh terhadap variabel dependen.
Terdapat lima hipotesis yang akan diuji dengan menggunakan t test ini.
81
Berikut akan ditampilkan hasil t test pada Tabel 4.7 Uji Statistik t dalam
penelitian ini.
Tabel 4.7 Uji Statistik ‘t’
Coefficientsa Model t Sig.
1
(Constant) -1.977 0.059
CR 1.653 0.076
TATO 2.384 0.025
DER 3.543 0.002
ROE 0.806 0.428 a. Dependent Variable: HS
Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai T hitung dengan nilai T tabel.
Untuk memperoleh nilai T tabel yang cocok dengan hasil penelitian, maka dapat
melihat pada tabel T Student, yaitu pada Degrees of Freedom (df) sebesar 26 (jumlah
data dikurangi jumlah variabel) dan tingkat kepercayaan 5% (uji dua arah) maka nilai
T tabel sebesar ±1.706. Jika nilai T hitung dalam rentang -1.706 sampai 1.706 maka
H0 diterima.
Dari uji t yang telah disajikan pada Tabel 4.7 dalam penelitian ini, dapat
diketahui pengaruh masing – masing variabel independen terhadap variabel
dependen. Dan dengan membandingkan nilai T hitung dengan T tabel maka dapat
disimpulkan bahwa :
1. Variabel Current Ratio (X1) memiliki nilai T = 1.653 < 1.706 atau berada di dalam
rentang antara -1.706 sampai dengan 1.706. Selain itu, variabel Current Ratio juga
memiliki nilai signifikan sebesar 0.076 di mana angka tersebut > 0.05. Artinya
82
Ho1 diterima atau variabel Current Ratio tidak memiliki pengaruh yang signifikan
secara parsial terhadap Harga Saham.
2. Variabel Total Assets Turn Over (X2) memiliki nilai T = 2.384 > 1.706 atau berada
di luar rentang antara -1.706 sampai dengan 1.706. Selain itu, variabel Total
Assets Turn Over juga memiliki nilai signifikan sebesar 0.025 di mana angka
tersebut < 0.05. Artinya Ho2 ditolak atau variabel Total Assets Turn Over
memiliki pengaruh yang signifikan secara parsial terhadap Harga Saham.
3. Variabel Debt to Equity Ratio (X3) memiliki nilai T = 3.543 > 1.706 atau berada di
luar rentang antara -1.706 sampai dengan 1.706. Selain itu, variabel Debt to
Equity Ratio juga memiliki nilai signifikan sebesar 0.002 di mana angka tersebut
< 0.05. Artinya Ho3 ditolak atau variabel Debt to Equity Ratio memiliki pengaruh
yang signifikan secara parsial terhadap Harga Saham.
4. Variabel Return On Equity (X4) memiliki nilai T = 0.806< 1.706 atau berada di
dalam rentang antara -1.706 sampai dengan 1.706. Selain itu, variabel Return On
Equity juga memiliki nilai signifikan sebesar 0.428 di mana angka tersebut > 0.05.
Artinya Ho4 diterima atau variabel Return On Equity tidak memiliki pengaruh
yang signifikan secara parsial terhadap Harga Saham.
4.4.1.1. Pembahasan Hasil Penelitian Uji Statistik ‘t’
Berdasarkan hasil penelitian yang telah disajukan secara statistik, maka untuk
menjelaskan gambaran yang lebih komprehensif, hasil dalam penelitian ini akan
ditelaah dan diuraikan lebih lanjut sesuai dengan aspek – aspek kinerja keuangan
yang mendasari penelitian ini.
83
Berikut penjelasan dari setiap aspek yang mewakili setiap rasio keuangan
terhadap uji parsial (t-test) :
1. Current Ratio (CR)
Pada hasil analisis dalam penelitian, didapatkan hasil analisis bahwa current
ratio secara parsial tidak berpengaruh terhadap harga saham. Hasil analisis ini dapat
dibuktikan dengan melihat pada tabel hasil regresi yang menunjukkan bahwa nilai t
hitung Current Ratio sebesar 1.653, pada nilai Sig/Significance untuk variabel
Current Ratio (CR) sebesar 0.076, yaitu lebih besar dari 0.05. Hasil tersebut
menunjukkan bahwa pengujian hipotesis pada Ho1 diterima dan Ha1 ditolak. Hal ini
juga mengindikasikan bahwa setiap perubahan yang ditunjukkan oleh current ratio
tidak diikuti oleh peningkatan harga saham.
Kemungkinan ini dapat disebabkan oleh faktor lain yang menunjukkan
bahwa current ratio memiliki beberapa keterbatasan. Sebab, current ratio sendiri
tidak dapat memberikan gambaran yang jelas mengenai likuiditas suatu perusahaan,
di mana ada hal – hal lain yang harus diperhatikan, misalnya seberapa likuid piutang
– piutang (account receivables) perusahaan dan persediaannya (inventory).
Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh
Anggrainy (2012), di mana dalam penelitian tersebut dijelaskan bahwa Current Ratio
tidak berpengaruh secara parsial terhadap harga saham pada perusahaan manufaktur
pada industri makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Pada
penelitian Cory (2010) juga menghasilkan hasil kesimpulan yang sama yaitu Current
Ratiotidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap harga saham pada
perusahaan yang bergerak pada industri property dan real estate.
84
Di samping itu, penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Oktavia Putri
Yuswita (2012) yang menunjukkan bahwa current ratio memberikan pengaruh
terhadap return saham pada perusahaan property dan real estate, di mana hasil
penelitian menunjukkan nilai signifikansi kurang dari 5%. Hal ini menunjukkan
bahwa variabel Current Ratio tidak dapat digunakan dalam memprediksi hargsa
saham perusahaan property dalam penelitian ini.
2. Total Asset Turnover (TATO)
Pada hasil analisis dalam penelitian, didapatkan hasil analisis bahwa Total
Assets Turnover (TATO) secara parsial berpengaruh terhadap harga saham. Hal ini
mengindikasikan bahwa perubahan yang ditunjukkan oleh total assets turnover
diikuti oleh peningkatan harga saham. Hasil analisis ini dapat dibuktikan dengan
melihat pada tabel hasil regresi yang menunjukkan bahwa nilai t hitung Total Assets
Turnover sebesar 2.384, dengan nilai Sig/Significance untuk variablel Total Assets
Turnover sebesar 0.025 yaitu lebih kecil dari 0.05. Hal ini juga menunjukkan bahwa
secara parsial variabel total assets turnover berpengaruh terhadap harga
saham.Artinya, hasil tersebut menunjukkan bahwa pengujian hipotesis pada Ho2
ditolak dan Ha2 diterima.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Yulifati
Laoli (2009) yang menyatakan bahwa total assets turnover berpengaruh signifikan
terhadap harga saham. Selain itu penelitian tidak sejalan dengan penelitian
Bramantyo Nugroho (2012) yang menyatakan bahwa total assets turnover tidak
memiliki pengaruh terhadap return saham.
Kemampuan total assets turnover dalam mempengaruhi harga saham karena
total assets turnover menunjukkan efektivitas perusahaan dalam menggunakan
85
aktivanya untuk menghasilkan penjualan yang akan menghasilkan laba. Penjualan
yang dihasilkan perusahaan akan dikurangi dengan harga pokok penjualan, seluruh
beban operasional, beban lainnya, dan pajak penghasilan untuk memperoleh laba
bersih yang akan digunakan untuk menghitung besarnya harga saham.
3. Debt to Equity Ratio (DER)
Pada hasil analisis dalam penelitian, didapatkan hasil analisis bahwa Debt to
Equity Ratio (DER) secara parsial berpengaruh terhadap harga saham. Hal ini
mengindikasikan bahwa perubahan yang ditunjukkan oleh debt to equity ratio diikuti
oleh peningkatan harga saham. Hasil analisis ini dapat dibuktikan dengan melihat
pada tabel hasil regresi yang menunjukkan bahwa nilai t hitung Debt to Equity Ratio
sebesar 3.543, dengan nilai Sig/Significance untuk variablel Debt to Equity Ratio
sebesar 0.002 yaitu lebih kecil dari 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa secara parsial
variabel debt to equity ratio berpengaruh terhadap harga saham. Artinya, hasil
tersebut menunjukkan bahwa pengujian hipotesis pada Ho3 ditolak dan Ha3 diterima.
Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Putri (2012) yang menyatakan
bahwa DER secara parsial signifikan berpengaruh terhadap return saham perusahaan
Real estate and Property di BEI periode 2007-2009. Hal ini menunjukkan bahwa
variabel DER dapat digunakan dalam memprediksi harga saham perusahaan property
dalam penelitian ini. Dan penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian Faruq Ghozali
(2012) yang menyatakan bahwa DER tidak berpengaruh terhadap harga saham.
4. Return on Equity (ROE)
Pada hasil analisis dalam penelitian, didapatkan hasil analisis bahwa Return
on Equity (ROE) secara parsial tidak berpengaruh terhadap harga saham. Hasil
analisis ini dapat dibuktikan dengan melihat pada tabel hasil regresi yang
86
menunjukkan bahwa nilai t hitung ROE sebesar 0.806, dengan nilai Sig/Significance
untuk variabel ROE sebesar 0.428, yaitu lebih besar dari 0.05. Artinya, hasil tersebut
menunjukkan bahwa pengujian hipotesis pada Ho4 diterima dan Ha4 ditolak. Hal ini
mengindikasikan bahwa setiap perubahan yang ditunjukkan oleh return on equity
tidak diikuti oleh peningkatan harga saham.
Hasil ini sejalan dengan penelitian Siti Aisyah (2011) yang juga
menghasilkan hasil kesimpulan yang sama yaitu Return on Equity tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap harga saham perusahaan property dan real estate
yang listing di BEI. Dan tidak sejalan dengan penelitian Nurfadillah (2011) yang
menunjukkan bahwa ROE berpengaruh terhadap harga saham pada PT. Unilever
Indonesia Tbk. Berdasarkan hasil penelitian ini, maka menunjukkan bahwa variabel
ROE tidak dapat digunakan dalam memprediksi hargsa saham perusahaan property
dan real estate.
4.4.2. Uji Signifikansi Simultan
Secara simultan, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji F (F test).Uji F
dilakukan dengan maksud untuk menguji apakah variabel – variabel independen
yang dipakai dalam penelitian ini memiliki pengaruh secara simultan terhadap
variabel dependennya.
Berikut disajikan hasil uji F pada tabel 4.8 di bawah ini.
87
Tabel 4.8 Uji Statistik ‘F’
ANOVA b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression 2.23151 4 5.57878 10.566 .000a
Residual 1.32001 25 5.28004
Total 3.55152 29
a. Dependent Variable: HS b. Predictors: (Constant), ROE, TATO, CR, DER
Sumber: Data diolah peneliti, 2013.
Berdasarkan Tabel 4.8 diatas diperoleh nilai F hitung sebesar 10.566 dengan
nilai signifikan probabilitas 0.000. Nilai signifikan probabilitas lebih kecil dari 0.05,
maka dapat diambil kesimpulan bahwa model regresi dapat digunakan untuk
memprediksi harga saham dalam penelitian ini atau dapat dikatakan bahwa Current
Ratio, Total Assets Turn Over, Debt to Equity Ratio, dan Return on Equity secara
bersama - sama berpengaruh terhadap variabel harga saham perusahaan property dan
real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
4.4.2.1 Pembahasan Hasil Penelitian Uji Statistik ‘F’
Hasil analisis pada uji F dalam penelitian ini telah ditemukan bahwa secara
simultan variabel Current Ratio, Total Assets Turn Over, Debt to Equity Ratio, dan
Return on Equity memiliki pengaruh terhadap harga saham jika dilihat dari nilai
signifikan probabilitas 0.000 dimana nilai signifikan probabilitas lebih kecil dari 0.05
(5%), ini mengartikan bahwa pengujian hipotesis pada Ho5 ditolak dan Ha5 diterima.
Hasil penelitian ini didukung oleh penelitian yang menyatakan bahwa berpengaruh
88
signifikan terhadap harga saham.Penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian Nur
Fita Sari (2012) dan inkonsistensi dengan penelitian Pebri Fuji Astuti (2012).