BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN

BAB IV
ANALISA DAN PEMBAHASAN
4.1.
Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif ini digunakan untuk menganalisa data dengan cara
mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul untuk
menjabarkan nilai minimum, nilai maksimum, rata-rata (mean) dan simpangan
baku (standar deviasi) dari Total Asset Turn Over, Return On Asset, Return On
Equity dan Accumulation Distribution Line dari perusahaan semen berdasarkan
kreteria yang telah dirumuskan oleh peneliti selama masa pengamatan. Hasil
perhitungannya sebagai berikut :
Tabel 4.1
Statistik Deskriptif
TATO
ROA
ROE
ACDL
Mean
0.731829
0.115277
0.159480
66934761
Maximum
1.164270
0.256846
0.326201
431787165
Minimum
0.292939
-0.070891
-0.247558
-45612584
Std. Dev.
0.244278
0.088159
0.130835
97782612
30
30
30
30
Observations
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Laporan keuangan
www.idx.co.id dan Indonesian Market Quotes (IMQ)
80
81
Berdasarkan hasil perhitungan statistik deskriptif pada tabel 4.1, telah
menunjukkan jumlah n adalah 30 data dari perusahaan semen diantaranya
PT. Indocement Tunggal Prakasa Tbk, PT. Holcim Indonesia Tbk, dan PT. Semen
Gresik (Persero) Tbk dari tahun 2003 - 2012 yang terdiri dari variabel Total Asset
Turn Over, Return On Asset, Return On Equity dan Accumulation Distribution Line
sebagai berikut:
1. Dalam pengujian statistik deskriptif untuk Total Asset Turn Over memiliki nilai
minimum 0.292939 pada PT. Holcim Indonesia Tbk (SMCB) tahun 2003,
sedangkan nilai maksimum 1.164270 diperoleh pada PT. Semen Gresik
(Persero) Tbk (SMGR) tahun 2006. Dengan mean sebesar 0.731829 dan
standar deviasi sebesar 0.244278 dari tahun 2003 – 2012, sehingga dalam Total
Asset Turn Over mengalami tingkat perubahan yang kecil antara satu
Perusahaan dengan lainnya dalam model regresi.
2. Dalam pengujian statistik deskriptif untuk Return On Asset memiliki nilai
minimum (-0.070891) pada PT. Holcim Indonesia Tbk (SMCB) tahun 2004,
sedangkan nilai maksimum 0.256846 diperoleh pada PT. Semen Gresik
(Persero) Tbk (SMGR) tahun 2009. Dengan mean sebesar 0.115277 dan
standar deviasi sebesar 0.088159 dari tahun 2003 – 2012, sehingga dalam
Return On Asset mengalami tingkat perubahan yang kecil antara satu
Perusahaan dengan lainnya dalam model regresi.
82
3. Dalam pengujian statistik deskriptif untuk Return On Equity, memiliki nilai
minimum (-0.247558) pada PT. Holcim Indonesia Tbk (SMCB) tahun 2004,
sedangkan nilai maksimum 0.326201 diperoleh pada PT. Semen Gresik
(Persero) Tbk (SMGR) tahun 2009. Dengan mean sebesar 0.159480 dan
standar deviasi sebesar 0.130835 pada pada tahun 2003 – 2012, sehingga
dalam Return On Equity, mengalami tingkat perubahan yang kecil antara satu
Perusahaan dengan lainnya dalam model regresi.
4. Dalam pengujian statistik deskriptif untuk Accumulation Distribution Line,
memiliki nilai minimum (-45612584) pada PT. Semen Gresik (Persero) Tbk
(SMGR) tahun 2012, sedangkan nilai maksimum 431787165 diperoleh pada
PT. Holcim Indonesia Tbk (SMCB) tahun 2006. Dengan mean sebesar
66934761 dan standar deviasi sebesar 97782612 pada tahun 2003 – 2012,
sehingga dalam Accumulation Distribution Line, maka terdapat perbedaan dan
range yang cukup besar antara satu Perusahaan dengan yang lainnya dalam
model regresi.
Penelitian ini juga mendekripsikan dengan diagram batang, agar dapat
mengetahui perkembangan baik kenaikan maupun penurunan pada setiap
Perusahaan semen yang tercatat di Bursa Efek Indonesia dari Total Asset Turn
Over, Return On Asset, Return On Equity dan Accumulation Distribution Line.
Hasil perhitungannya sebagai berikut :
83
Diagram 4.1
PT. Indocement Tunggal Prakarsa Tbk dengan
Rasio TATO, ROA dan ROE
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Laporan keuangan www.idx.co.id
Berdasarkan hasil perhitungan statistik deskriptif pada diagram 4.1, telah
menunjukkan jumlah n adalah 10 data pada PT. Indocement Tunggal Prakasa Tbk
yang memiliki Total Asset Turn Over dengan nilai rata-rata 0.671549 yang berarti
67.15 kali dalam setiap tahunnya dan nilai terendah 0.409823 berarti 40.98 kali
tahun 2003 serta nilai tertinggi mencapai 0.866550 berarti 86.65 kali memiliki
kemampuan dapat menghasilkan volume penjualan dengan tingkat penggunaan
efisiensi aktiva tahun 2008. Sedangkan dalam Return On Asset dengan nilai ratarata 0.128698 yang berarti 12.86 % dalam setiap tahunnya dan nilai terendah
0.011874 berarti 1.87 % tahun 2004 dan nilai tertinggi mencapai 0.210146 berarti
21.01 % memiliki kemampuan menghasilkan keuntungan dengan seluruh
84
penggunaan aktiva yang tersedia tahun 2010. Sedangkan dalam Return On Equity
dengan nilai rata-rata 0.172793 yang berarti 17.27 % dalam setiap tahunnya dan
nilai terendah 0.024920 berarti 2.49 % tahun 2004 dan nilai tertinggi mencapai
0.257159 berarti 25.71 % memiliki kemampuan menghasilkan keuntungan dengan
seluruh penggunaan modal yang tersedia tahun 2009. Oleh karena itu dapat
diketahui bahwa nilai terendah yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai rata-rata,
maka mencerminkan kondisi yang mengalami rata-rata kenaikan dalam setiap rasio
yang digunakan dalam masa pengamatan.
Grafik 4.1
PT. Indocement Tunggal Prakarsa Tbk dengan
Accumulation Distribution Line (Harga dan Volume)
LOW
LOW
LOW
LOW
HIGH
LOW
HIGH
HIGH
HIGH
HIGH
Sumber : Indonesian Market Quotes (IMQ)
TAHUN
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
MEAN
ACDL
102700880
35736081
4498060
12121717
18364123
-6172339
24711393
28948807
24072634
4085642
24906700
85
Berdasarkan hasil perhitungan statistik deskriptif pada grafik 4.1, telah
menunjukkan jumlah n adalah 10 data pada PT. Indocement Tunggal Prakasa Tbk
yang memiliki Accumulation Distribution Line dengan nilai rata-rata 24906700
lembar dalam setiap tahunnya dan nilai terendah (-6172339) tahun 2009 dan nilai
tertinggi mencapai 102700880 lembar yang berarti pergerakan aktivitas volume
perdagangan saham mengindikasikan pada trend bullish tahun 2004. Oleh karena itu
dapat diketahui bahwa nilai terendah yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai
mean, maka mencerminkan kondisi yang mengalami rata-rata kenaikan dalam setiap
Accumulation Distribution Line yang digunakan dalam masa pengamatan.
Diagram 4.2
PT. Holcim Indonesia Tbk dengan
Rasio TATO, ROA dan ROE
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Laporan keuangan www.idx.co.id
86
Berdasarkan hasil perhitungan statistik deskriptif pada diagram 4.2, telah
menunjukkan jumlah n adalah 10 data pada PT. Holcim Indonesia Tbk yang
memiliki Total asset Turn Over dengan nilai rata-rata 0.543186 yang berarti 54.31
kali dalam setiap tahunnya dan nilai terendah 0.292939 berarti 29.29 kali tahun
2003 serta nilai tertinggi mencapai 0.818111 berarti 81.81 kali memiliki
kemampuan dapat menghasilkan volume penjualan dengan tingkat penggunaan
efisiensi aktiva tahun 2009. Sedangkan dalam Return On Asset dengan nilai ratarata 0.040157 yang berarti 4.01 % dalam setiap tahunnya dan nilai terendah
(-0.070891) berarti -7.08 % tahun 2004 serta nilai tertinggi mencapai 0.123290
berarti 12.32 % memiliki kemampuan menghasilkan keuntungan dengan seluruh
penggunaan aktiva yang tersedia tahun 2009. Sedangkan dalam Return On Equity
dengan nilai rata-rata 0.05920 yang berarti 5.92 % dalam setiap tahunnya dan nilai
terendah (-0.247557) berarti -24.75% tahun 2004 dan nilai tertinggi mencapai
0.270220 berarti 27.02 % memiliki kemampuan menghasilkan keuntungan dengan
seluruh penggunaan modal yang tersedia tahun 2009. Oleh karena itu dapat
diketahui bahwa nilai terendah yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai rata-rata,
maka mencerminkan kondisi yang mengalami rata- rata kenaikan dalam setiap rasio
yang digunakan dalam masa pengamatan.
87
Grafik 4.2
PT. Holcim Indonesia Tbk dengan
Accumulation Distribution Line (Harga dan Volume)
HIGH
LOW
LOW
LOW
LOW
HIGH
HIGH
HIGH
HIGH
LOW
Sumber : Indonesian Market Quotes (IMQ)
TAHUN
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
MEAN
ACDL
207449450
103018919
185811218
431787165
216873836
129728837
71582086
152048773
71898267
-1455190
156874336
Berdasarkan hasil perhitungan statistik deskriptif pada grafik 4.2, telah
menunjukkan jumlah n adalah 10 data pada PT. Holcim Indonesia Tbk yang
memiliki Accumulation Distribution Line dengan nilai rata-rata 156874336 lembar
dalam setiap tahunnya dan nilai terendah (-1455190) tahun 2013 dan nilai tertinggi
mencapai 431787165 lembar yang berarti pergerakan aktivitas volume perdagangan
saham mengindikasikan pada trend bullish tahun 2007. Oleh karena itu dapat
diketahui bahwa nilai terendah yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai mean,
88
maka mencerminkan kondisi yang mengalami rata- rata kenaikan dalam setiap
Accumulation Distribution Line yang digunakan dalam masa pengamatan.
Diagram 4.3
PT. Semen Gresik (Persero) Tbk dengan
Rasio TATO, ROA dan ROE
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Laporan keuangan www.idx.co.id
Berdasarkan hasil perhitungan statistik deskriptif pada diagram 4.3, telah
menunjukkan jumlah n adalah 10 data pada PT. Semen Gresik Tbk yang memiliki
Total Asset Turn Over dengan nilai rata-rata 0.980751 yang berarti 98.07 kali dalam
setiap tahunnya dan nilai terendah 0.737356 berarti 73.73 kali tahun 2012 serta
nilai tertinggi mencapai 1.164270 berarti 116.42 kali memiliki kemampuan dapat
menghasilkan volume penjualan dengan tingkat penggunaan efisiensi aktiva tahun
2006. Sedangkan dalam Return On Asset dengan nilai rata-rata 0.176976 yang
berarti 17.69 % dalam setiap tahunnya dan nilai terendah 0.060001 berarti 6.00 %
89
tahun 2003 dan nilai tertinggi mencapai 0.256845 berarti 25.68 % memiliki
kemampuan menghasilkan keuntungan dengan seluruh penggunaan aktiva yang
tersedia tahun 2009. Sedangkan dalam Return On Equity dengan niali rata-rata
0.246439 yang berarti 24.64 % dalam setiap tahunnya dan nilai terendah 0.113574
berarti 11.35 % tahun 2003 dan nilai tertinggi mencapai 0.326200 berarti 32.62 %
memiliki kemampuan menghasilkan keuntungan dengan seluruh penggunaan modal
yang tersedia tahun 2009. Oleh karena itu dapat diketahui bahwa nilai terendah
yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai rata-rata, maka mencerminkan kondisi
yang mengalami rata- rata kenaikan dalam setiap rasio yang digunakan dalam masa
pengamatan.
Grafik 4.3
PT. Semen Gresik (Persero) Tbk dengan
Accumulation Distribution Line (Harga dan Volume)
LOW
LOW
LOW
LOW
HIGH
HIGH
Sumber : Indonesian Market Quotes (IMQ)
HIGH
HIGH
90
TAHUN
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
MEAN
ACDL
1083508
-473575
-417868
-1393434
-16746808
10106250
125469190
49399100
68818692
-45612584
19023247
Berdasarkan hasil perhitungan statistik deskriptif pada grafik 4.3, telah
menunjukkan jumlah n adalah 10 data pada PT. Semen Gresik (Persero) Tbk yang
memiliki Accumulation Distribution Line dengan nilai rata-rata 19023247 lembar
dalam setiap tahunnya dan nilai terendah (-45612584) tahun 2013 dan nilai tertinggi
mencapai 125469190 yang berarti pergerakan aktivitas volume perdagangan saham
mengindikasikan pada trend bullish tahun 2010. Oleh karena itu dapat diketahui
bahwa nilai terendah yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai rata-rata, maka
mencerminkan kondisi yang mengalami rata- rata kenaikan dalam setiap
Accumulation Distribution Line yang digunakan dalam masa pengamatan.
4.2.
Uji Normalitas Data
Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi
mempunyai distribusi normal atau tidak. Model yang paling baik adalah distribusi
data normal untuk memprediksi variabel independen dan dependen. Dasar dalam
pengambilan keputusan adalah nilai statistik Jarque- Bera yang lebih besar dari pada
5%, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Sebaliknya jika nilai statistik
Jarque- Bera yang lebih kecil dari pada 5 %, maka model regresi tidak memenuhi
asumsi normalitas.
Berdasarkan pengujian normalitas terhadap Total asset Turn Over (X1),
Return On Asset (X2), Return On Equity (ROE) (X3) dan Accumulation Distribution
Line (Y). Hasil perhitungan statistik Jarque- Bera adalah sebagai berikut:
91
Gambar 4.1
Uji Normalitas Total Asset Turn Over (TATO)
8
Series: TATO
Sample 1 30
Observations 30
7
6
5
4
3
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
0.731829
0.738940
1.164270
0.292939
0.244278
0.056363
2.290240
Jarque-Bera
Probability
0.645582
0.724125
2
1
0
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
1.1
1.2
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Laporan keuangan
www.idx.co.id
Korelogram pada gambar 4.1, menunjukkan nilai statistik Jarque- Bera
memiliki nilai signifikansi 0.645582 yang jauh lebih besar dari pada 5 %. Dengan
demikian model ini cukup baik dapat digunakan untuk memprediksi Total Asset
Turn Over, maka peneliti tidak dapat menolak H0 bahwa data berdistribusi normal.
Gambar 4.2
Uji Normalitas Return On Asset (ROA)
6
Series: ROA
Sample 1 30
Observations 30
5
4
3
2
1
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
0.115277
0.105581
0.256846
-0.070891
0.088159
-0.193970
2.090434
Jarque-Bera
Probability
1.222261
0.542737
0
-0.05
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Laporan keuangan
www.idx.co.id
92
Korelogram pada gambar 4.2, menunjukkan nilai statistik Jarque- Bera
memiliki nilai signifikansi 1.222261 yang jauh lebih besar dari pada 5 %. Dengan
demikian model ini cukup baik dapat digunakan untuk memprediksi Return On
Asset, maka peneliti tidak dapat menolak H0 bahwa data berdistribusi normal.
Gambar 4.3
Uji Normalitas Return On Equity (ROE)
9
Series: ROE
Sample 1 30
Observations 30
8
7
6
5
4
3
2
1
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
0.159480
0.155977
0.326201
-0.247558
0.130835
-1.440994
5.366997
Jarque-Bera
Probability
17.38567
0.000168
0
-0.2
-0.1
0.0
0.1
0.2
0.3
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Laporan keuangan
www.idx.co.id
Korelogram pada gambar 4.3, menunjukkan nilai statistik Jarque- Bera
memiliki nilai signifikansi 17.38567 yang jauh lebih besar dari pada 5 %. Dengan
demikian model ini cukup baik dapat digunakan untuk memprediksi Return On
Equity, maka peneliti tidak dapat menolak H0 bahwa data berdistribusi normal.
93
Gambar 4.4
Uji Normalitas Accumulation Distribution Line (ACDL)
12
Series: ACDL
Sample 1 30
Observations 30
10
8
6
4
2
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
66934761
26830100
4.32e+08
-45612584
97782612
1.966170
7.532872
Jarque-Bera
Probability
45.01279
0.000000
0
500.000
1.0e+08
2.0e+08
3.0e+08
4.0e+08
Sumber : Indonesian Market Quotes (IMQ)
Korelogram pada gambar 4.4, menunjukkan nilai statistik Jarque- Bera
memiliki nilai signifikansi 45.01279 yang jauh lebih besar dari pada 5 %. Dengan
demikian model ini cukup baik dapat digunakan untuk memprediksi Accumulation
Distribution Line, maka peneliti tidak dapat menolak H0 bahwa data berdistribusi
normal.
4.3.
Uji Model
Dalam memilih model regresi data panel terbaik antara model common
effect, model fixed effect, atau model random effect, yaitu dengan uji Chow untuk
menentukan model apakah menggunakan common effect atau fixed effect. Dasar
pengambilan keputusan dapat ditunjukan dari nilai probabilitas yang lebih kecil dari
5% berarti model yang paling tepat digunakan adalah fixed effect. Sebaliknya jika
94
nilai probabilitas yang lebih besar dari 5% berarti model yang paling tepat digunakan
adalah common effect.
Adapun jika menggunakan model fixed effects maka akan dilanjutkan
dengan uji Hausman untuk menentukan apakah fixed effect atau random effect.
Dasar pengambilan keputusan dapat ditunjukan dari nilai probabilitas yang lebih
kecil dari 5% berarti model yang paling tepat digunakan adalah fixed effect.
Sebaliknya jika nilai probabilitas yang lebih besar dari 5% berarti model paling tepat
digunakan adalah random effect. Hasil perhitungan Chow statistic sebagai berikut:
Tabel 4.2
Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Pool: HIPOTESIS
Test cross-section fixed effects
Effects Test
Statistic
Cross-section F
Cross-section Chi-square
-0.000000
0.000000
d.f.
Prob.
(29,867)
29
1.0000
1.0000
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Laporan keuangan
www.idx.co.id dan Indonesian Market Quotes (IMQ)
Berdasarkan pada tabel 4.2, menunjukkan nilai Chow statistic memiliki nilai
signifikansi 1.0000 yang jauh lebih besar dari pada 5 %. Dengan demikian model
yang paling tepat digunakan adalah common effect, maka peneliti tidak dapat
menolak H0 yang berarti model ini dalam dimensi waktu maupun perilaku individu
tidak berbeda berbagai kurun waktu dan dapat diasumsikan bahwa perilaku data
antar perusahaan sama dalam berbagai rentang waktu.
95
4.4.
Analisa Regresi Linear Berganda
Analisa regresi linear berganda untuk menaksir regresi dengan metode
pooled least square bersifat linear dan tak bias secara rata- rata yang menentukan
model persamaan agar mengetahui hubungan fungsional antara Total Asset Turn
Over (X1), Return On Asset (X2) dan Return On Equity (X3) terhadap Accumulation
Distribution Line (Y) yang diformulasikan dalam fungsi regresi sebagai berikut:
Gambar 4.5
Analisa Regresi Linear Berganda
Estimation Command:
=====================
LS LOGACCUMULATION C TATO ROA ROE
Estimation Equations:
=====================
LOGACCUMULATION = C(1) + C(2)*TATO + C(3)*ROA + C(4)*ROE
Substituted Coefficients:
=====================
LOGACCUMULATION = 1.161347 + 7.710405*TATO - 6.009515*ROA - 0.017500*ROE
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Laporan keuangan www.idx.co.id dan
Indonesian Market Quotes (IMQ)
Dari hasil output regresi pada gambar 4.5, maka dapat diperoleh hasil
persamaan regresi sebagai berikut :
LOG_Accumulation Distribution Line = 1.161347 + 7.710405 Total Asset Turn
Over -6.009515 Return On Asset - 0.017500 Return On Equity.
Dari hasil persamaan model regresi tersebut diperoleh :
 Konstanta sebesar 1.161347 terdapat hubungan positif terhadap Accumulation
Distribution Line. Hal ini menyatakan bahwa jika Total Asset Turn Over
96
Return On Asset dan Return On Equity dianggap konstan, maka Accumulation
Distribution Line sebesar 1.161347 lembar.
 Koefisien regresi Total Asset Turn Over terdapat hubungan positif terhadap
Accumulation Distribution Line sebesar 7.710405. Hal ini menyatakan bahwa
setiap perubahan Total Asset Turn Over 1 %, maka akan meningkatkan
Accumulation Distribution Line sebesar 7.710405 lembar. Hubungan positif ini
menunjukan bahwa kenaikan harga diikuti dengan kenaikan volume yang
merupakan indikasi trend bullish karena ekses demand akan suatu saham
meningkat disebabkan harga rendah maka perubahan jumlah saham yang
diminta (demand) semakin banyak sehingga dapat mempengaruhi kenaikan
harga saham yang menyebabkan perubahan jumlah saham yang ditawarkan
(supply) juga semakin banyak. Disamping itu kenaikan volume yang searah
dengan kenaikan harga disebabkan jumlah saham yang diminta (demand) dan
jumlah saham yang ditawarkan (supply) secara bersamaan meningkat yang
mencerminkan banyaknya investor bersedia mengambil keputusan membeli
dan menjual saham pada keseimbangan harga yang terbentuk di Pasar.

Koefisien regresi Return On Asset terdapat hubungan negatif terhadap
Accumulation Distribution Line sebesar (-6.009515). Hal ini menyatakan
bahwa setiap perubahan Return On Asset 1 %, maka akan menurunkan
Accumulation Distribution Line sebesar (-6.009515) lembar. Hubungan negatif
ini menunjukan bahwa kenaikan harga tidak diikuti dengan kenaikan volume
yang merupakan indikasi trend bearish karena ekses demand akan suatu saham
97
meningkat disebabkan harga rendah maka perubahan jumlah saham yang
diminta (demand) semakin banyak sehingga dapat mempengaruhi kenaikan
harga saham. Sedangkan kenaikan volume hanya disebabkan jumlah saham
yang diminta (demand) meningkat dan jumlah saham yang ditawarkan (supply)
cenderung tetap atau sedikit. Investor yang satu lebih banyak bersedia
mengambil keputusan membeli, tetapi investor lainnya tidak bersedia melepas
sahamnya (hold) yang disebabkan indikasi trend bearish harga rendah maka
perubahan jumlah saham yang ditawarkan (supply) sedikit karena investor
lainnya mengharapkan harga saham akan meningkat dimasa yang akan datang.

Koefisien regresi Return On Equity terdapat hubungan negatif terhadap
Accumulation Distribution Line (- 0.017500). Hal ini menyatakan bahwa setiap
perubahan Return On Equity 1 %, maka akan menurunkan Accumulation
Distribution Line (- 0.017500) lembar. Hubungan negatif ini menunjukan
bahwa kenaikan harga tidak diikuti dengan kenaikan volume yang merupakan
indikasi trend bearish karena ekses demand akan suatu saham meningkat
disebabkan harga rendah maka perubahan jumlah saham yang diminta
(demand) semakin banyak sehingga dapat mempengaruhi kenaikan harga
saham. Sedangkan kenaikan volume hanya disebabkan jumlah saham yang
diminta (demand) meningkat dan jumlah saham yang ditawarkan (supply)
cenderung tetap atau sedikit. Investor yang satu lebih banyak bersedia
mengambil keputusan membeli, tetapi investor lainnya tidak bersedia melepas
sahamnya (hold) yang disebabkan indikasi trend bearish harga rendah maka
98
perubahan jumlah saham yang ditawarkan (supply) sedikit karena investor
lainnya mengharapkan harga saham akan meningkat dimasa yang akan datang.
4.5.
Uji Hipotesis
Dalam menguji hipotesis untuk mendapatkan probabilitas, dimana peneliti
dapat mengetahui tingkat probabilitas dengan cara menggunakan pendekatan
memperoleh statistik uji yang relevan diantaranya:
a. Uji F (simultan)
Pengujian ini dilakukan untuk melihat pengaruh signifikansi secara simultan dari
variabel independen dalam model terhadap variabel dependen. Bila F hitung
> F tabel berarti H0 ditolak dan Ha diterima, jika berdasarkan probabilitas
(p-value) < 0,05 berarti H0 ditolak dan Ha diterima maka variabel independen
secara simultan berpengaruh signifikansi terhadap variabel dependen. Sebaliknya
bila F hitung < F tabel berarti H0 diterima dan Ha ditolak, jika probabilitas
(p-value) > 0,05 berarti H0 diterima dan Ha ditolak maka tidak ada pengaruhnya.
Hasil perhitungannya sebagai berikut:
99
Tabel 4.3
Pengaruh Total Asset Turn Over, Return On Asset dan Return On Equity
terhadap Accumulation Distribution Line
Dependent Variable: LOG_ACCUMULATION
Method: Pooled Least Squares
Date: 11/25/13 Time: 11:42
Sample: 2003 2012
Included observations: 10
Cross-sections included: 30
Total pool (balanced) observations: 300
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
TATO
ROA
ROE
1.161347
7.710405
-6.009515
-0.017500
0.048704
0.796445
0.735256
0.002132
23.84525
9.681031
-8.173359
-8.207238
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.386404
0.380186
0.116887
4.044155
220.2949
62.13414
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
0.980751
0.148469
-1.441966
-1.392582
-1.422203
1.377274
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Laporan keuangan www.idx.co.id
dan Indonesian Market Quotes (IMQ)
Berdasarkan pada tabel 4.3, menunjukkan nilai F hitung sebesar 62.13414
dan F tabel sebesar 2.980, maka F hitung 62.13414 > F tabel 2.980 dengan nilai
signifikansi 0.0000 < 0.05. Hal ini berarti H0 ditolak dan Ha diterima sehingga
dapat dinyatakan bahwa Total Asset Turn Over, Return On Asset dan Return On
Equity berpengaruh signifikan terhadap Accumulation Distribution Line.
b. Uji t (parsial)
Pengujian ini dilakukan untuk melihat pengaruh signifikansi secara individu dari
variabel independen dalam model terhadap variabel dependen. Bila t hitung
100
> t tabel berarti H0 ditolak dan Ha diterima, jika berdasarkan probabilitas (p-value)
< 0,05 berarti H0 ditolak dan Ha diterima maka variabel independen secara
individu berpengaruh signifikansi terhadap variabel dependen. Sebaliknya bila
t hitung < t tabel berarti H0 diterima dan Ha ditolak, jika probabilitas (p-value)
> 0,05 berarti H0 diterima dan Ha ditolak maka tidak ada pengaruhnya. Hasil
perhitungannya sebagai berikut:
Tabel 4.4
Pengaruh Total Asset Turn Over terhadap Accumulation Distribution Line
Dependent Variable: LOG_ACCUMULATION
Method: Pooled Least Squares
Date: 11/25/13 Time: 11:43
Sample: 2003 2012
Included observations: 10
Cross-sections included: 30
Total pool (balanced) observations: 300
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
TATO
0.806490
0.984661
0.023044
0.122555
34.99802
8.034474
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.178051
0.175292
0.134830
5.417396
176.4435
64.55277
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
0.980751
0.148469
-1.162957
-1.138265
-1.153075
0.620607
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Laporan keuangan www.idx.co.id
dan Indonesian Market Quotes (IMQ)
Berdasarkan pada tabel 4.4, menunjukkan nilai t hitung sebesar 8.034474
dan t tabel sebesar 2.0484, maka t hitung 8.034474 > t tabel 2.0484 dengan nilai
101
signifikansi 0.0000 < 0.05. Hal ini berarti H0 ditolak dan Ha diterima sehingga
dapat dinyatakan bahwa Total Asset Turn Over berpengaruh positif signifikan
terhadap Accumulation Distribution Line.
Tabel 4.5
Pengaruh Return On Asset terhadap Accumulation Distribution Line
Dependent Variable: LOG_ACCUMULATION
Method: Pooled Least Squares
Date: 11/25/13 Time: 11:44
Sample: 2003 2012
Included observations: 10
Cross-sections included: 30
Total pool (balanced) observations: 300
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
ROA
0.774591
0.836554
0.030176
0.118128
25.66926
7.081740
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.144050
0.141177
0.137591
5.641494
170.3635
50.15105
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
0.980751
0.148469
-1.122423
-1.097731
-1.112541
0.659068
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Laporan keuangan www.idx.co.id
dan Indonesian Market Quotes (IMQ)
Berdasarkan pada tabel 4.5, menunjukkan nilai t hitung sebesar 7.081740
dan t tabel sebesar 2.0484, maka t hitung 7.081740 > t tabel 2.0484 dengan nilai
signifikansi 0.0000 < 0.05. Hal ini berarti H0 ditolak dan Ha diterima sehingga
dapat dinyatakan bahwa Return On Asset berpengaruh positif signifikan terhadap
Accumulation Distribution Line.
102
Tabel 4.6
Pengaruh Return On Equity terhadap Accumulation Distribution Line
Dependent Variable: LOG_ACCUMULATION
Method: Pooled Least Squares
Date: 11/25/13 Time: 11:44
Sample: 2003 2012
Included observations: 10
Cross-sections included: 30
Total pool (balanced) observations: 300
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
ROE
0.989802
-0.002468
0.012058
0.002313
82.08332
-1.066869
0.0000
0.2869
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.003805
0.000462
0.148435
6.565834
147.6039
1.138209
0.286895
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
0.980751
0.148469
-0.970692
-0.946001
-0.960811
0.522619
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Laporan keuangan www.idx.co.id
dan Indonesian Market Quotes (IMQ)
Berdasarkan pada tabel 4.6, menunjukkan nilai t hitung sebesar (-1.066869)
dan t tabel sebesar 2.0484, maka t hitung (-1.066869) < t tabel 2.0484 dengan
nilai signifikansi 0.2869 > 0.05. Hal ini berarti H0 diterima dan Ha ditolak
sehingga dapat dinyatakan bahwa Return On Equity tidak berpengaruh signifikan
terhadap Accumulation Distribution Line.
Return On Equity merupakan rasio yang digunakan mengukur dari
penghasilan atau income yang tersedia bagi para pemilik Perusahaan (baik para
pemegang saham biasa maupun preferen) atas modal yang mereka investasikan
didalam Perusahaan, semakin tinggi return atau penghasilan yang diperoleh
semakin baik kedudukan pemilik Perusahaan sehingga kondisi keuangan akan
103
mempengaruhi pemikiran bagi pemegang saham, jika Perusahaan memperoleh
laba atau keuntungan karena modalnya berasal dari sumber pendanaan internal
melalui modal sendiri, laba ditahan dan cadangan dana kas yang dimiliki oleh
Perusahaan. Disamping itu modal juga berasal dari sumber pendanaan eksternal
melalui hutang kepada kreditor dan menjual saham serta menerbitkan obligasi.
Perusahaan harus dapat menciptakan kombinasi yang paling menguntungkan
antara penggunaan modal tersebut.
Struktur modal adalah masalah yang sangat penting bagi Perusahaan karena
merupakan cerminan dari kondisi keuangan, apakah kebijakan yang dilakukan
oleh perusahaan dalam hal ini dapat memakmurkan para pemegang saham biasa
atau tidak. Para manajer keuangan sering kali tidak mempertimbangkan
kemakmuran pemegang saham biasa melainkan mementingkan kekayaan pribadi
atau Perusahaannya. Hal ini tentu saja tidak sesuai dengan tujuan Perusahaan
sebagaimana menjaga hubungan kepada stakeholder salah satunya yaitu
pemegang saham biasa sehingga tidak akan mempengaruhi investor sebagai dasar
pengambilan keputusan investasi yang berdampak pada perubahan harga saham.