43 BAB 4 PEMBAHASAN 4.1 Paparan Statistika Deskriptif Data

BAB 4
PEMBAHASAN
4.1
Paparan Statistika Deskriptif
Data yang digunakan dalam penelitian perlu diolah lebih lanjut
untuk diketahui apakah data yang ada layak digunakan dalam analisis
atau tidak. Uji statistika deskriptif dilakukan untuk memberikan
gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata
(mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range,
kurtois dan skewness atau dengan kata lain memberikan gambaran secara
umum mengenai data yang akan diolah lebih lanjut. Statistika deskriptif
dari variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah
ROA,ROE, tingkat suku bunga, dan nilai tukar. Berikut hasil dari uji
statistik deskriptif dari setiap variabel :
Tabel 4.1
Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
ROA
ROE
Tingkat suku bunga
Nilai tukar
Return
saham
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
399
.00030
.65630
.10516
.09851
399
.00050
1.84100
.22603
.21929
399
4.80000
6.26000
5.36667
.64004
399 8823.42683 9427.21951 9126.89018
246.81678
399
-.40000
.99300
.04845
.11491
Sumber: Pengelolaan Data Sekunder
43
Berdasarkan data di atas yang telah diolah, di dapatkan hasil
bahwa nilai minimum untuk return saham yang merupakan variabel
dependen sebesar -0.4 nilai maksimal sebesar 0.993 dengan rata-rata
sebesar 0.04845 dan standart deviasi sebesar 0.11491. Perusahaan dengan
return saham terbesar dimiliki oleh Kimia Farma pada tahun 2012.
Tingginya tingkat return suatu perusahaan terkadang bergaris lurus
dengan tingginya tingkat resiko yang dimiliki oleh suatu kegiatan
investasi walaupun tidak selalu seperti itu.
Variabel ROA yang merupakan variabel independen memiliki
nilai minimum 0.0003 nilai maksimum 0.6563 nilai rata-rata 0.105 dan
standart deviasi 0.0985. Nilai tertinggi untuk ROA dimiliki oleh
perusahaan Resource Alam Indonesia. ROA tertinggi dimiliki oleh
Resource Alam Indonesia pada tahun 2011. Apabila merujuk kepada
laporan keuangan perusahaan Resource Alam Indonesia, aset yang
dimiliki oleh Resource Alam Indonesia mengalami kenaikan signifikan
sekitar 85.47% dibandingkan dengan aset tahun lalu. Aset Resource Alam
Indonesia tahun 2011 sebesar Rp 527.245.003.219 dan apabila
dibandingkan dengan pendapatan sebelum pajak Resource Alam
Indonesia hanya sebesar Rp 236.929.726.399 dapat dikatakan bahwa
Resource Alam Indonesia mampu memanfaatkan aset yang dimiliki
untuk menghasilkan keuntungan bagi perusahaannya.
44
Variabel independen kedua merupakan ROE dengan nilai
minimum 0.0005 nilai maksimum 1.841 nilai rata-rata 0.2260 dan
standart deviasi 0.2193, nilai tertinggi ROE dimiliki oleh perusahaan
Multi Bintang Indonesia pada tahun 2012. Total kenaikan ekuitas yang
dimiliki
perusahaan
Multi
Bintang
Indonesia
sebesar
12.53%
dibandingkan tahun lalu. Total ekuitas yang dimiliki oleh perusahaan
Multi Bintang Indonesia pada tahun 2012 adalah Rp 329.853.000.000
dengan Rp 680.487.000.000. Berdasarkan data ini dapat dikatakan bahwa
perusahaan Multi Bintang Indonesia mampu memanfaatkan ekuitas yang
ada untuk menghasilkan keuntungan bagi perusahaan.
Variabel independen ketiga adalah tingkat suku bunga dengan
nilai minimum 4.8 nilai maksimum 6.26 nilai rata-rata 5.37 dengan
standart deviasi 0.64. Tingkat suku bunga tertinggi terjadi pada tahun
2010.
Gambar 4.1 Grafik Inflasi Indonesia
45
Berdasarkan grafik di atas, di dapatkan data bahwa Indonesia
mengalami kenaikan inflasi tertinggi pada tahun 2011. Kenaikan inflasi
di suatu negara dapat mempengaruhi kebijakan-kebijakan yang akan di
ambil oleh pemerintah. Hal ini sejalan dengan yang dilakukan oleh Bank
Indonesia dimana inflasi mengalami kenaikan maka Bank Indonesia akan
mengambil kebijakan untuk menaikan suku bunga. Namun, berdasarkan
data yang ada, tingkat bunga tertinggi terjadi pada tahun 2010 padahal
Indonesia mengalami tingkat inflasi tertinggi di tahun 2011. Hal ini
terjadi dikarenakan pada tahun 2009 inflasi Indonesia berada pada titik
2.78. Sedangkan pada tahun 2010 tingkat inflasi Indonesia berada pada
titik 5.10%. Terdapatnya perbedaaan yang signifikan antara tahun 2009
ke tahun 2010 menjadi penyebab mengapa suku bunga ditahun 2010
menjadi yang tertinggi jika dibandingkan dengan tahun 2011. Walaupun
mengalami kenaikan, tetapi tingkat kenaikan dari tahun 2010 ke tahun
2011 tidak memiliki angka yang cukup signifikan.
Nilai tukar yang merupakan variabel independen terakhir
memiliki nilai minimum Rp 8823.42 nilai maksimum Rp 9427.22 nilai
rata-rata Rp 9126.89 dengan standart deviasi sebesar Rp 246.8167. Nilai
mata uang tertinggi yang dimiliki Indonesia berada pada tahun 2012,
melemahnya nilai mata uang Indonesia didukung dengan adanya
penurunan dalam hal pertumbuhan perekonomian Indonesia. Berikut
perkembangan pertumbuhan ekonomi Indonesia dari tahun 2010-2012:
46
Gambar 4.2 Grafik Pertumbuhan Perkonomian Indonesia
Berdasarkan data di atas diketahui bahwa perekonomian
Indonesia mengalami penurunan dan hal ini yang menyebabkan nilai
rupiah kembali melemah di bandingkan tahun sebelumnya. Melemahnya
nilai tukar rupiah terhadap dolar akan menyebabkan penurunan daya beli
masyarakat. Namun, apabila kita membandingkan pertumbuhan ekonomi
Indonesia dengan Negara lain, dapat dikatakan bahwa pertumbuhan
ekonomi Indonesia relative stabil di tengah krisis global yang melanda.
4.2
Asumsi Klasik
4.2.1
Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi, variabel pengganggu atau residul memiliki distribusi normal.
Model regresi dapat dikatakan baik apabila memiliki distribusi data
47
normal atau mendekati normal. Terdapat beberapa cara yang dapat
digunakan untuk melakukan uji normal terhadap suatu data, yaitu:
4.2.1.1 Analisis Grafik
Cara pertama yang dapat dilakukan untuk dapat melihat
normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang
membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang
mendekati distibusi normal. Pengujian dapat dilakukan dengan
membuat persamaan RETURN SAHAM = f (ROA, ROE,
TINGKAT SUKU BUNGA, NILAI TUKAR ) dan hasil dari
pengujian tersebut
Sumber: Lampiran 1
48
Sumber: Lampiran 1
Berdasarkan pengujian di atas didapatkan bahwa hasil
grafik normal plot menunjukan bahwa data yang diolah tidak
normal. Hal ini dapat dilihat dengan adanya pola titik yang
menjauh dari garis lurus tau diagonal. Oleh karna itu, dapat
disimpulkan bahwa data yang akan digunakan dalam penelitian ini
tidka normal.
sama di mana titik-titik menyebar sekitar garis
diagonal dan menjauh dari garis diagonal. Berdasarkan plot grafik
histogram dapat disimpulkan bahwa data tidak normal, namun
terkadang hal ini menyebabkan kerancuan. Oleh sebab itu, perlu
dilakukan uji grafik.
49
Berdasarkan pengujian grafik yang dilakukan dan hasilnya dilampirkan
pada halaman lampiran 1 di belakang, dapat diketahui bahwa ROA dan ROE
memiliki data yang tidak normal dikarenakan menceng ke kiri sedangkan untuk
inflasi, SBI, nilai tukar dan return saham memiliki penyebaran yang normal.
Oleh sebab itu, perlu dilakukan transformasi data dengan menyesuaikan bentuk
grafik dan bentuk transformasi yang akan digunakan. Berikut ini bentuk
transformasi yang dapat digunakan sesuai dengan bentuk grafik histogram
(Ghozali,2012:36):
Tabel: 4.2 Bentuk Transformasi Data
Bentuk grafik histogram
Bentuk Transformasi
Moderate positive skewness
SQRT(x0 atau akar kuadrat
Subtansial positive skewness
LG10(x) atau logaritma 10 atau LN
Severe positive skewness
1/x atau inverse
Moderate negative skewness
SQRT(k-x)
Subtansial negative skewness
LG10(k-x)
Severe
negative
skewness
dengan 1/(k-x)
bentuk J
50
Maka, variabel ROA dan ROE masuk ke dalam bentuk grafik histogram
model subtansial positive skewness dan membutuhkan model transformsi
SQRT(x) atau akar kuadrat.
4.2.1.3 Analisis Statistik
Uji dengan analisis statistik perlu dilakukan karena analisis grafik
dianggap terkadang menyesatkan. Uji Statistik sederhana dapat dilakukan dengan
menilai nilai kurtosis dan skewness. Selain itu, uji statistik lainnya yang dapat
digunakan adalah uji statistic non-parametrik Kolmogorov-Smirnov ( K-S). Uji
(K-S) dilakukan dengan membuat hipotesis:
HO
: Data residual berdistribusi normal
H1
: Data residual tidak berdistribusi normal
Kriteria pengambilan keputusan dengan uji statistik Kolmogorov Smirnov
yaitu :
•
Jika signifikansi > 0,05 maka data berdistribusi normal
•
Jika signifikansi < 0,05 maka data tidak berdistribusi normal
Tabel 4.3: Hasil Uji One Sample Kolmogorov Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Kolmogorov-Smirnov Z
1.316
Asymp. Sig. (2-tailed)
0.063
Sumber: Pengelolaan Data Sekunder
Berdasarkan pengujian normalitas data yang telah dilakukan setelah data
mengalami transformasi, maka di dapatkan bahwa nilai signifikan lebih besar dari 0.05
51
atau 5% maka dengan kata lain, data yang digunakan dalam penelitian ini berkontribusi
normal dan dapat digunakan untuk pengujian lebih lanjut.
4.2.2
Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lainnya. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan
lain tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda maka disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas.
Sumber: Lampiran 2
52
4.2.2.1 Pola Heteroskedastisitas
Pada pola heteroskedastisits dapat dilakukan perbaikkan dengan
transformasi variabel untuk mengobati adanya heteroskedastisitas. Beberapa
asumsi pola heteroskedastisitas dapat digunakan dan salah satunya adalah dengan
uji Glejser yang dilakukan dengan melakukan regresi seperti di bawah ini
(Ghozali,2012:143):
Tabel 4.4: Hasil Uji Glejser
Unstandardized Residual
Correlation Coefficient
Sig.
-,229
,224
ROE
,327
,068
Tidak Terjadi Heteroskedastisitas
Tingkat Suku Bunga
,140
,080
Tidak Terjadi Heteroskedastisitas
Nilai tukar
,060
,094
Tidak Terjadi Heteroskedastisitas
ROA
Kesimpulan
Tidak Terjadi Heteroskedastisitas
Sumber: Pengelolaan Data Sekunder
Berdasarkan hasil analisis didapatkan bahwa
tidak satupun variabel
independen yang signifikannya secara statistik mempengaruhi variabel dependen
atau nilai absolute residual-nya. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya
diatas 5%. Jadi dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung
heteroskedastisitas.
53
4.2.3
Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Pendeteksian ada
atau tidaknya multikolinieritas dilakukan dengan melihat nilai VIF. Apabila nilai
VIF < 10, maka model regresi bebas dari multikolinieritas. Berikut adalah nilai
VIF yang dihasilkan model regresi:
Tabel 4.5: Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel
Kesimpulan
Tolerance
VIF
ROA
.326
3.068
Tidak Terjadi Multikolinearitas
ROE
.325
3.080
Tidak Terjadi Multikolinearitas
Tingkat Suku Bunga
.972
1.029
Tidak Terjadi Multikolinearitas
Nilai Tukar
.969
1.032
Tidak Terjadi Multikolinearitas
Sumber: Pengolahan Data Sekunder
Berdasarkan hasil analisis diperoleh bahwa nilai tolerance untuk variabel
ROA, ROE, SBI dan Nilai Tukar berturut-turut adalah 0,326, 0,325, 0,972,
0,969 dan nilai VIF untuk variabel ROA, ROE, SBI dan Nilai Tukar berturutturut adalah 3,068, 3,080, 1,029, 1,032. Dan dapat diketahui bahwa kedua
variabel independen mempunyai nilai telerance lebih besar dari 0,1 dan nilai
VIP kurang dari 10. Maka dapat disimpulkan bahwa data tersebut tidak
mengandung multikolinearitas.
54
4.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk apakah dalam model regresu linear ada
korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
penggangu pada periode t-1. Untuk melihat adanya autokorelasi dalam
penelitian ini digunakan metode lagrange multiplier (LM test). Hal ini
dilakukan karena sample dalam jumlah yang besar yaitu diatas 100. Uji dari
LM test akan menghasilkan statistic Breusch-Godfrey (BG test). BG test
dilakukan dengan meregresi variabel penggangu ut menggunakan autokorelsi
model dengan orde p:
Ut : р1Ut-1 + р2UT-2 + …… + ppUt-p + et
Hipotesis nol adalah p1 = p2 = …. = pp = 0, dimana koefisien autogresive
secara simultan sama dengan nol, menunjukan bahwa tidak ada autokorelasi
pada setiap orde. Hasil dari uji autokorelasi dengan uji lagrange multiplier
adalah sebagai berikut :
Tabel 4.6: Hasil Uji Autokorelasi
Variabel-variabel
Lagrange Multiplier
Kesimpulan
ROA
,983
Tidak Terjadi Autokorelasi
ROE
,999
Tidak Terjadi Autokorelasi
Tingkat Suku Bunga
,966
Tidak Terjadi Autokorelasi
Nilai Tukar
,995
Tidak Terjadi Autokorelasi
Sumber : Pengelolaan Data Sekunder
55
Berdasarkan hasil uji di atas, diperoleh bahwa nilai signifikansi koefisien
parameter untuk residual 2 sebesar 0,685 atau lebih besar dari 5%, maka
dapat disimpulkan bahwa data dalam penelitian ini bebas dari gejala
autokorelasi.
4.3 Analisis Regresi Linear Berganda
Uji regresi linear dilakukan atas variabel ROA,ROE,SBI, dan nilai tukar
terhadap return saham yang disajikan dalam table di bawah ini:
Tabel 4.7 : Hasil Uji Regresi Linier Berganda
VariabelB
Sig
Constant
-30,325
,182
ROA
-2,368
,047
ROE
1,764
,001
12,128
,000
7,569
,187
variabel
Tingkat Suku
Bunga
Nilai Tukar
Sumber: Pengelolaan Data Sekunder
Berdasarkan hasil uji di atas, di dapatkan bahwa nilai konstanta 30,325 nilai variabel ROA -2.368 nilai ROE 1,764 nilai Tingkat suku
bunga 12,128 dan nilai untuk nilai tukar 7,569. Maka, di dapatkan
persamaan regresi linear sebagai berikut :
Y = a - b12.368 + b21.764 + b312.128 + b47.569
56
Keterangan:
Y :Variabel dependen ( Return saham)
a: Konstan, yaitu nilai Y jika X1, X2, X3, dan X4 = 0
b1, b2, b3, dan b4 : Koefisiensi regresi, yaitu nilai peningkatan atau
penurunan variabel Y yang didasarkan pada variabel X1, X2, X3, dan X4.
X1 :Variabel independen ( ROA)
X2 :Variabel independen ( ROE)
X3 :Variabel independen ( Tingkat bunga SBI)
X4 :Variabel independen (Nilai tukar)
Hasil dari regresi linear berganda di atas ada beberapa hal yang dapat
dijelaskan sebagai seperti berikut:
1. Konstanta sebesar -30,325, menyatakan bahwa jika ROA, ROE, SBI dan
Nilai Tukar nilainya nol, maka realisasi Return Saham nilainya adalah 30,325.
2. Koefisien regresi ROA sebesar -2,368 pada variabel ROA terdapat hubungan
negatif dengan Return Saham. Hal ini menunjukkan setiap kenaikan 1% dari
ROA akan menyebabkan penurunan Return Saham sebesar 2,362.
3. Koefisien regresi ROE sebesar 1,764 pada variabel ROE terdapat hubungan
positif dengan Return Saham. Hal ini menunjukkan setiap kenaikan 1% ROE
akan menyebabkan kenaikan Return Saham sebesar 1,764.
57
4. Koefisien regresi SBI sebesar 12,128 pada variabel SBI terdapat hubungan
positif dengan Return Saham. Hal ini menunjukkan setiap kenaikan 1% SBI
akan menyebabkan kenaikan Return Saham sebesar 12,128.
5. Koefisien regresi Nilai Tukar sebesar 7,569 pada variabel Nilai Tukar
terdapat hubungan positif dengan Return Saham. Hal ini menunjukkan setiap
kenaikan 1% Nilai Tukar akan menyebabkan kenaikan Return Saham sebesar
7,569.
4.4 Pengujian Hipotesis
Penelitian ini bertujuan untuk dapat melihat apakah terdapat pengaruh
kinerja keuangan perusahaan yang diwakili oleh ROA dan ROA serta pengaruh
makro ekonomi yang diwakili oleh tingkat suku bunga dan nilai tukar terhadap
return saham suatu perusahaan. Oleh sebab itu dilakukan pengujian secara
parsial maupun simultan pada uji hipotesis. Pengujian secara parsial dari
variabel-variabel tersebut menggunakan uji t, sedangkan untuk melihat secara
simultan menggunakan uji f.
4.4.1
Uji T
Uji t bertujuan untuk membuktikan apakah variabel-variabel independen
secara individu berpengaruh terhadap return saham atau yang lebih dikenal
secara parsial. Kriteria pengujian dari uji t jika signifikansi >0,0, maka HO
diterima dan jika signifikan <0,05, maka Ho ditolak. Hasil uji t dapat dilihat pada
table di bahwa ini:
58
Tabel 4.9 : Hasil Uji T
Variabel Independen
beta
t
Sig
Kesimpulan
ROA
-,169
-1,992
,047
Signifikan
ROE
,280
3,296
,001
Signifikan
Tingkat Suku Bunga
,193
3,961
,000
Signifikan
Nilai Tukar
,065
1,323
,187
Tidak Signifikan
Sumber: Pengelolaan Data Sekunder
Berdasarkan hasil uji di atas, maka masing-masing pengujian hipotesis akan
dijelaskan di bawah ini:
1. ROA terhadap Return Saham
Koefisien ROA memiliki t hitung sebesar -1,992 dengan nilai
signifikansi sebesar 0,047 lebih kecil dari 5%, sehingga berdasarkan uji
secara parsial dapat dikatakan bahwa “Ada pengaruh yang signifikan
antara ROA terhadap tingkat return saham secara parsial “ diterima.
Berdasarkan hasil ini, terdapat perbedaaan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Prasetio (2012) yang menyatakan bahwa ROA secara
parsial tidak memiliki pengaruh yang signifikan terdapat return saham.
Hal serupa juga pernah di ungkapkan oleh Tandelilin dimana
investor hanya perlu melihat kinerja perusahaan dari 2 aspek penting
dimana salah satunya adalah ROA. Sebuah perusahaan yang memiliki
tingkat ROA tinggi, dapat dikatakan bahwa perusahaan tersebut memiliki
keadaaan keuangan yang baik. Hal ini, dikarenakan ROA mengukur
seberapa mampu suatu perusahaan menghasilkan keuntungan bagi
59
perusahaan dari asset yang dimiliki. Semakin tinggi ROA bearti
perusahaan tersebut telah secara efektif dan efisien mengelola aset yang
dimiliki untuk mendatangkan keuntungan.
2. ROE terhadap Return Saham
Koefisien ROE memiliki t hitung sebesar 3,296 dengan nilai signifikansi
sebesar 0,001 lebih kecil dari 5%, sehingga berdasarkan uji secara parsial
dapat dikatakan bahwa “Ada pengaruh yang signifikan antara ROE
terhadap tingkat return saham secara parsial “ diterima.
Selain ROA, investor hanya perlu melihat kepada sisi ROE
(Tandelilin,). Hal ini dikarenakan dengan tingginya tingkat ROE dapat
disimpulkan bahwa suatu perusahaan mampu memilih atau mendapatkan
keuntungan dari kegiatan investasi yang dilakukan.
3. Tingkat Suku Bunga terhadap Return Saham
Koefisien SBI memiliki t hitung sebesar 3,961 dengan nilai signifikansi
sebesar 0,000 lebih kecil dari 5%, sehingga berdasarkan uji secara parsial
dapat dikatakan bahwa “Ada pengaruh yang signifikan antara tingkat suku
bunga terhadap tingkat return saham secara parsial “ diterima. Berdasarkan
hasil ini, terdapat perbedaaan dengan penelitian yang dilakukan oleh
Anwar (2008) yang mengatakan bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan
dari tingkat suku bunga terhadap return saham.
Hal ini dikarenakan ketika nilai suku bunga di bank meningkat
atau naik, maka ada kecenderungan investor untuk menarik uangnya di
60
pasar saham dan menanamkan uangnya di bank. Begitu pula sebaliknya,
apabila tingkat suku bungan menurun, maka investor cenderung tertarik
kepada kegiatan investasi di pasar saham.
Hal ini juga di dukung oleh Nopiansyah (2009), dalam artikelnya
tertulis bahwa SBI terus mengalami kenaikan peminatnya, khususnya di
SBI periode 9 bulan. Hal ini merupakan suatu indikasi yang baik, dimana
dengan semakin banyak orang berinvestasi maka akan berdampak kepada
harga saham (Tandelilin,2011:343) karena adanya dampak kepada
peningkatan suku bunga yang disyaratkan atas investasi pada suatu saham.
4. Nilai Tukar terhadap Return Saham
Koefisien Nilai Tukar memiliki t hitung sebesar 1,323 dengan
nilai signifikansi sebesar 0,187 lebih besar dari 5%, sehingga berdasarkan
uji secara parsial dapat dikatakan bahwa “Ada pengaruh yang signifikan
antara nilai tukar terhadap tingkat return saham secara parsial “ ditolak.
Berdasarkan hasil ini, terdapat persamaan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Auliyah dan Hamzah (2008) yang mengatakan bahwa tidak
ada pengaruh yang signifikan dari nilai tukar terhadap return saham.
Hal serupa juga sama dengan yang dikatakan oleh Viva (2012)
bahwa nilai mata uang atau kurs dapat mempenguhi neraca perdagangan.
Berikut merupakan grafik ekspor-impor Indonesia dari tahun 2010-2012:
61
Gambar 4.3 Histogram Tingkat Ekspor-Impor Indonesia
Kegiatan ekspor- impor di Indonesia dari tahun ke tahun dapat
dikatakan mengalami kemajuan, khususnya yang terjadi di tahun 2010 ke
2011 dimana kegiatan ekspor Indonesia mengalami kenaikan yang cukup
signifikan. Hal ini juga di dukung dengan fakta bahwa pada tahun 2011
nilai rupiah Indonesia menguat di 8823.427. Sedangkan pada tahun 2012
ketika nilai tukar melemah di 9427.22 Indonesia mengalami defisit
dikarenakan kegiatan ekspor Indonesia hanya mengalami kenaikan
sedikit sedangkan kegiatan import di tahun yang sama lebih besar.
Berdasarkan penjabaran di atas, tidak ada pengaruh yang signifikan
antara nilai tukar dengan kegiatan ekspor atau impor sebuah perusahaan.
Selain itu, banyak makro ekonomi yang lebih diperhatikan
investor dalam melakukan investasi. Salah satunya adalah pertumbuhan
ekonomi suatu Negara, walaupun keadaan mata uang suatu negara
62
melemah tetapu negara tersebut memiliki pertumbuhan ekonomi yang baik
maka hal ini akan membuat investor tetap percaya dan menanamkan
modalnya karena adanya keyakinan bahwa akan ada perbaikan ekonomi di
negara tersebut dan mampu melewati segala kesulitan.
4.4.2
Uji F
Uji f digunakan untuk membuktikan bahwa hipotesis pertama
yang menyatakan bahwa
“Ada pengaruh yang signifikan antara
ROA,ROE, tingkat bunga,
dan nilai tukar rupiah terhadap tingkat
return saham secara
simultan” dapat diterima atau ditolak. Uji f
bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel independen
(ROA,ROE, tingkat suku bunga dan kurs) secara bersama-sama terhadap
variabel dependen (RS). Apabila F hitung lebih besar dari F tabel maka
dapat
disimpulakan
bahwa
variabel-variabel
independen
tersebut
berpengaruh secara signifikan terhadap variabel-variabel dependen. Hasil
uji f dapat dilihat pada table di bawah ini:
Tabel 4.8 : Hasil Uji F
Variabel Dependen
F
Signifikan
Kesimpulan
Return Saham
7.844
0.000
Signifikan
Sumber: Pengelolaan Data Sekunder
Berdasarkan tabel di atas, diketahui bahwa nilai f sebesar 7.844
dengan nilai signifikan 0,000 yang bearti memiliki nilai yang lebih kecil di
63
bandingkan dengan 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa variabel-variabel
independen (ROA, ROE, tingkat suku bunga, dan nilai tukar) memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen (return saham).
Hal ini dapat diartikan bahwa ROA, ROE, tingkat suku bunga,
dan nilai tukar secara efektif dapat digunakan dalam penilaian return
saham sehingga dapat disimpulkan bahwa ““Ada pengaruh yang
signifikan antara ROA, ROE, tingkat bunga, dan nilai tukar rupiah
terhadap tingkat return saham secara simultan” diterima.
4.5
Uji Koefisien Determinasi
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kemampuan dari
variabel-variabel independen yang ada menjelaskan variabel dependen.
Koefisien determinasi memiliki besaran angka 0 hingga 1, apabila hasil
dari pengujian tersebut mendekati 1 maka dapat dikatakan bahwa variabel
independen memberikan informasi yang semakin mampu menjelaskan
variabel dependen . Berikut hasil dari uji koefisien determinasi:
Variabel
R
R Square
Adjusted R Square
,272
,074
,064
Dependen
Return
Saham
Sumber: Pengelolaan Data Sekunder
Table 4.10 : Hasil Uji Koefisien Determinasi
64
Berdasarkan uji yang dilakukan dapat dilihat bahwa R2 sebesar
64%. Hal ini mengidentifikasikan bahwa kemampuan variabel-variabel
independen (ROA, ROE, SBI dan Nilai Tukar) mampu menjelaskan
sebesar 64% variasi variabel dependennya (return saham) Sedangkan
sisanya sebesar 36% dijelaskan atau dipengaruhi variabel lain yang tidak
dimasukan dalam model penelitian ini.
65