bab v hasil penelitian dan pembahasan 5.1 deskripsi hasil …repository.untag-sby.ac.id/296/6/bab...

49

BAB V

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

5.1 Deskripsi Hasil Penelitian

Objek dalam penelitian ini terdapat 6 perusahaan food and baverages yang

listing di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2012-2016, pemilihan sampel

penelitian ini dengan kriteria penelitian salah satunya terdaftar di Bursa Efek

Indonesia yang menerbitkan laporan keuangan selama periode pengamatan (2011-

2016). Data relevan yang penulis peroleh adalah berdasarkan laporan keuangan

tahunan periode 2011-2016.

Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi linier berganda. Analisis data

dimulai dengan mengolah data dengan menggunakan Microsoft excel, selanjutnya

dilakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian hipotesis yang menggunakan regresi

berganda. Pengujian asumsi klasik dan regresi berganda dilakukan dengan

menggunakan SPPS versi 22. Prosedur dimulai dengan memasukkan variabel-

variabel ke dalam program SPSS dan menghasilkan output-output sesuai metode

analisis data yang telah ditentukan.

Variabel dependen dari penelitian ini adalah Nilai Perusahaan dengan

menggunakan rasio Price Book Value. Sedangkan variabel independen adalah

Kebijakan Dividen dengan menggunakan rasio Devident Payout Ratio, Return Saham

dengan menngunakan rasio Capital Gain, serta Risiko Saham dengan menggunakan

rasio Beta Saham.

50

5.1.1 Hasil Penelitian Divident Payout Ratio

Tabel 5.1

Devident Payout Ratio dari Enam Perusahaan Industri Makanan dan Minuman

yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Periode 2011-2016

Perusahaan

Tahun

2011 2012 2013 2014 2015 2016

% % % % % %

PT Indofood CBP

Sukses Makmur Tbk 50 49,73 49,79 49,71 49,75 49,84

PT Indofood Sukses

Makmur Tbk 50 49,81 49,8 49,72 49,7 54,27

PT Multi Bintang

Indonesia Tbk 88,39 32,36 82,91 68,17 38,56 79,61

PT Mayora Indah Tbk 21 23,68 19,75 35,45 21,99 52,29

PT Nippon Indosari

Corpindo Tbk 25 25 9,99 14,84 19,85 34,12

Sumber : IDX (data diolah)

Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui hasil dari rasio DPR (Devidend

Payout Ratio) pada setiap perusahaan selama periode 2011-2016. Dapat dilihat untuk

nilai Devident Payout Ratio paling tinggi ada pada PT Multi Bintang Indonesia Tbk,

yaitu sebesar 88,39% pada tahun 2011. Serta untuk nilai Devidend Payout Ratio

paling rendah ada pada PT Nippon Indosari Corpindo Tbk, yaitu sebesar 9,99% pada

tahun 2013. Apabila nilai DPR tinggi, maka semakin menguntungkan investor, namun

dari pihak perusahaan akan mengalami kerugian karena berkurangnya jumlah laba

ditahan, begitu juga sebaliknya. Namun apabila nilai DPR tinggi maka dapat

disimpulkan bahwa perusahaan tersebut telah memperoleh laba yang semakin besar

setiap tahunnya.

51

5.1.2 Hasil Penelitian Risiko Saham

Tabel 5.2

Risiko Saham dari Enam Perusahaan Industri Makanan dan Minuman yang

Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Periode 2011-2016

Perusahaan

Tahun

Rata-

rata 2011 2012 2013 2014 2015 2016

(%) (%) (%) (%) (%) (%)

PT Indofood CBP

Sukses Makmur Tbk 1,3 0,27 1,56 0,18 1,05 -0,35 0,67

PT Indofood Sukses

Makmur Tbk 1,49 0,38 0,83 1,35 1,05 1,65 1,13

PT Multi Bintang

Indonesia Tbk -0,12 -1,48 1,39 -1,39 -0,50 -0,67 -0,46

PT Mayora Indah Tbk 2,08 0,77 1,53 1,86 1,11 -2,52 0,81

PT Nippon Indosari

Corpindo Tbk 1,89 0,70 1,03 -1,14 0,41 1,04 0,66


Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui hasil dari Risiko Saham pada setiap

perusahaan selama periode 2011-2016. Risiko saham rata-rata selama 6 tahun dari

masing-masing perusahaan memiliki nilai yang positif. Risiko yang bernilai positif

menunjukkan bahwa investasi tersebut mempunyai risiko yang cukup tinggi,

sebaliknya jika risiko bernilai negatif maka investasi tersebut mempunyai risiko

rendah. Perusahaan yang berisiko paling tinggi terdapat pada PT Indofood Sukses

Makmur Tbk, yaitu sebesar 1,13 %, dan perusahaan yang memiliki risiko paling

rendah terdapat pada PT Multi Bintang Indonesia Tbk, yaitu sebesar -0,46 %.

52

5.1.3 Hasil Penelitian Balikan (Return) Saham

Tabel 5.3

Data Balikan (Return) Saham dari Enam Perusahaan Industri Makanan dan

Minuman yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Periode 2011-2016

Perusahaan

Tahun

Rata-

rata 2011 2012 2013 2014 2015 2016

(%) (%) (%) (%) (%) (%)

PT Indofood CBP

Sukses Makmur Tbk 1,42 4,11 2,73 2,30 0,46 -1,93 1,52

PT Indofood Sukses

Makmur Tbk 0,18 2,10 1,27 0,24 -1,86 3,98 0,99

PT Multi Bintang

Indonesia Tbk 2,93 6,51 5,29 0,49 -2,05 3,64 2,80

PT Mayora Indah Tbk 3,91 3,51 4,25 -1,52 3,59 -4,88 1,48

PT Nippon Indosari

Corpindo Tbk 4,15 6,40 -2,04 2,94 -0,57 2,24 2,19


Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui hasil dari data Balikan (Return)

Saham pada setiap perusahaan selama periode 2011-2016. Balikan saham rata-rata

selama 5 tahun dari masing-masing perusahaan memiliki nilai saham yang positif.

Hasil positif menjelaskan bahwa investasi pada saham perusahaan tersebut

menguntungkan (capital gain), sedangkan hasil yang negatif menunjukkan kerugian

(capital loss). Perusahaan yang mempunyai rata-rata balikan (return) tertinggi

terdapat pada PT Multi Bintang Indonesia Tbk sebesar 2,80. Sedangkan rata-rata

balikan (return) paling rendah terdapat pada PT Indofood Sukses Makmur Tbk yaitu

sebesar 0,99%.

53

Contoh perhitungan return saham PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk tahun 2012

:

Bulan Closing Return Saham

1 5100

2 5650 10,78%

3 5450 -3,54%

4 5650 3,67%

5 5650 0,00%

6 5750 1,77%

7 6600 14,78%

8 6550 -0,76%

9 6350 -3,05%

10 7150 12,60%

11 7400 3,50%

12 7800 5,41%

Keterangan : harga penutupan Desember 2011 = Rp 5.200

Contoh perhitungan pendapatan bulan Januari 2012

R jan = 𝑃𝑡−𝑃𝑡−1

𝑃𝑡−1 x 100%

= 5100−5200

5200 x 100%

= -1,92 %

54

5.1.4 Hasil Penelitian Nilai Perusahaan

Tabel 5.4

Data PBV dari Enam Perusahaan Industri Makanan dan Minuman yang

Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Periode 2011-2016

Perusahaan

Tahun

2011 2012 2013 2014 2015 2016

PT Indofood CBP

Sukses Makmur Tbk 6,8 3,79 4,48 5,26 4,79 5,61

PT Indofood Sukses

Makmur Tbk 2,17 1,50 1,51 1,45 1,05 1,55

PT Multi Bintang

Indonesia Tbk 16,05 0,47 25,60 48,67 22,54 47,54

PT Mayora Indah Tbk 4,6 4,28 5,90 4,74 5,25 6,38

PT Nippon Indosari

Corpindo Tbk 7,39 2,10 6,56 7,76 5,39 5,97


Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui hasil dari Price Book Value pada

setiap perusahaan selama periode 2012-2016. Nilai Price Book Value paling tinggi

ada pada PT Multi Bintang Indonesia Tbk, yaitu 48,67 pada tahun 2014 dan nilai Price

Book Value terendah juga ada pada PT Multi Bintang Indonesia Tbk, yaitu 0,47 pada

tahun 2012. Semakin tinggi nilai Price Book Value suatu perusahaan, maka akan

memberikan nilai positif bagi investor. Karena perusahaan tersebut memiliki prospek

yang bagus.

5.2 Uji Persyaratan/Uji Instrumen

5.2.1 Hasil Uji Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif adalah untuk dapat memahami, mendeskripsikan,

menerangkan data atau peristiwa yang dikumpulkan dalam suatu penelitian, yang

dilihat dari rata-rata (mean), standar deviasi, maksimum, dan minimum. Jumlah

sampel sebanyak 6 perusahaan. Hasil analisis statistik deskriptif variabel-variabel

yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

55

Tabel 5.5

Statistik Deskriptif

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

DPR 30 ,21 88,39 38,3513 24,38270

Beta_saham 30 -2,52 2,08 ,5583 1,13783

Capital_gain 30 -4,88 6,51 1,7930 2,76811

PBV 30 ,47 48,67 8,9050 12,09257

Valid N

(listwise) 30

Sumber : SPSS (data diolah)

Berdasarkan output SPSS di atas, maka diperoleh hasil sebagai berikut :

a. Kebijakan Dividen

Hasil analisa dengan menggunakan statistik deskriptif terhadap kebijakan

dividen (DPR) memiliki nilai minimum sebesar 0,21 dan nilai maksimum

sebesar 88,39. Nilai rata-ratanya adalah 38,3513 dengan standar deviasi

24,38270 dengan jumlah sampel sebanyak 30.

b. Risiko Saham

Hasil analisa dengan menggunakan statistik deskriptif terhadap risiko saham

(Beta) memiliki nilai minimum sebesar -2,52 dan nilai maksimum sebesar 2,08.

Nilai rata-ratanya adalah 0,5583 dengan standar deviasi 1,13783 dengan jumlah

sampel sebanyak 30.

c. Balikan Saham

Hasil analisa dengan menggunakan statistik deskriptif terhadap balikan saham

(capital gain) memiliki nilai minimum sebesar -4,88 dan nilai maksimum

sebesar 6,51. Nilai rata-ratanya adalah 1,7930 dengan standar deviasi 2,76811

dengan jumlah sampel sebanyak 30.

d. Nilai Perusahaan

Hasil analisa dengan menggunakan statistik deskriptif terhadap nilai

perusahaan (PBV) memiliki nilai minimum sebesar 0,47 dan nilai maksimum

sebesar 48,67. Nilai rata-ratanya adalah 8,9050 dengan standar deviasi

12,09257 dengan jumlah sampel sebanyak 30.

56

5.3 Hasil Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis

regresi linier berganda. Uji asumsi klasik dilakukan untuk menguji apakah model

regresi yang digunakan dalam penelitian layak atau tidak untuk diuji. Uji yang

digunakan yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi,

heteroskedastisitas dan uji linearitas..

5.3.1 Uji Normalitas

Tujuan dilakukan uji normalitas adalah untuk melihat apakah nilai residual

terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual

yang terdistribusi normal. Jadi uji normalitas bukan dilakukan pada masing-masing

variabel tetapi pada nilai residualnya. Uji normalitas yang digunakan adalah analisis

grafik histogram, uji Normal Probability Plots, dan uji Kolmogorov Smirnov Test.

Pengujian statistik yang dilakukan adalah sebagai berikut :

Tabel 5.6

Uji Normalitas Grafik Histogram


Berdasarkan tampilan output diatas dapat dilihat bahwa grafik histogram

memberikan pola distribusi yang normal karena membentuk seperti gunung (tidak

melenceng ke kanan atau kiri). Sehingga sampel data memenuhi syarat uji normalitas.

57

Namun untuk memperkuat uji normalitas data, juga dapat dilakukan dengan

melihat uji Normal Probability Plots. Berikut hasil yang ditunjukkan oleh uji statistik

ini :

Tabel 5.7

Normal Probability Plot


Berdasarkan hasil normal probability plot menggambarkan bahwa terlihat titik-

titik mengikuti dan mendeteksi garis diagonalnya sehingga dapat disimpulkan bahwa

data memenuhi asumsi normalitas.

Selain kedua uji statistik tersebut, untuk memperkuat uji normalitas data, maka

diperlukan menguji dengan Kolmogorov-Smirnov test. Uji ini merupakan pengujian

statistik non-parametric yang dimanfaatkan untuk uji satu sampel (one-sample test)

yang memungkinkan perbandingan suatu distribusi frekuensi dengan beberapa

distribusi. Dasar pengambilan keputusan untuk pengujian One-Sample Kolmogorov-

Smirnov adalah jika nilai probabilitas untuk residual lebih besar dari 0,05. Berikut

hasil dari pengujian yang dilakukan dengan Kolmogorov-Smirnov test.

58

Tabel 5.8

Kolmogorov Smirnov Test

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 30

Normal Parametersa,b Mean ,0000000

Std. Deviation 10,12439343

Most Extreme

Differences

Absolute ,130

Positive ,130

Negative -,094

Test Statistic ,130

Asymp. Sig. (2-tailed) ,200c,d

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

c. Lilliefors Significance Correction .

d. This is a lower bound of the true significance.


Berdasarkan uji normalitas dengan menggunakan uji One-Sample Kolmogorov-

Smirnov test, terlihat bahwa nilai Test Statistic untuk variabel residual sebesar 0,130

dan signifikan pada 0,200 diatas 0,05 (p = 0,200 > 0,05)

Hal ini mengindikasikan bahwa data residual terdistribusi normal yang memperkuat

hasil pengujian dari uji normalitas yang sebelumnya.

Berdasarkan uji normalitas data yang sudah dilakukan, maka data dengan

sampel berjumlah 30 layak untuk dilakukan penelitian lebih lanjut.

5.3.2 Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas adalah uji yang dilakukan untuk memastikan apakah di

dalam sebuah model regresi ada interkorelasi atau kolinearitas antar variabel bebas.

Interkorelasi adalah hubungan yang linier atau hubungan yang kuat antara satu

variabel bebas dengan variabel bebas lainnya di dalam sebuah model regresi.

Interkorelasi itu dapat dilihat dengan nilai koefisien korelasi antara variabel bebas,

nilai VIF dan Tolerance.

59

Tabel 5.9

Uji Multikolinearitas

Coefficientsa

Model

Collinearity Statistics

Tolerance VIF

1 (Constant)

DPR ,870 1,149

Beta_saham ,825 1,212

Capital_gain ,944 1,060

a. Dependent Variable: PBV


Pada tabel coefficient diatas, menunjukkan bahwa nilai nilai rentangnya sempit,

yaitu pada DPR adalah 0,870 sampai dengan 1,149, pada Beta Saham adalah 0,825

sampai dengan 1,212, dan Capital Gain adalah 0,944 sampai dengan 1,060. Karena

rentangnya sempit maka multikolinearitas tidak terdeteksi.

Jika nilai VIF kurang dari 10 dan nilai Tolerance lebih dari 0,01 maka dapat

disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas.

5.3.3 Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan

asumsi klasik autokorelasi yaitu korelasi yang terjadi antara residual pada satu

pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Prasyarat yang harus

terpenuhi adalah tidak adanya autokorelasi dalam model regresi. Metode pengujian

yang sering digunakan adalah dengan uji Durbin-Watson (uji DW) dengan ketentuan

sebagai berikut :

Tabel 5.10

Daerah Kritis Uji Durbin-Watson

Hipotesis Nol Keputusan Interval

Ditolak Autokorelasi positif 0 < d < dL

Daerah keraguan Tidak ada keputusan dL ≤ d ≤ dU

Ditolak Autokorelasi positif 4 – dL < d < 4

Daerah keraguan Tidak ada keputusan 4 – dU ≤ d ≤ 4 - dL

60

Diterima Autokorelasi negatif dU < d < 4 - dU

Sunber : SPSS (data diolah)

Nilai dU dan dL dapat diperoleh dari tabel statistik Durbin Watson yang

tergantung banyaknya observasi dan banyaknya variabel yang menjelaskan. Berikut

adalah hasil output dari uji autokorelasi.

Tabel 5.11

Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of

the Estimate Durbin-Watson

1 ,547a ,299 ,218 10,69255 1,214

a. Predictors: (Constant), Capital_gain, DPR, Beta_saham

b. Dependent Variable: PBV

Sumber: SPSS (data diolah)

Dari hasil output diatas didapat nilai DW yang dihasilkan dari model regresi

adalah 1,214. Sedangkan dari tabel DW dengan signifikan 0,05 dan jumlah data (n) =

30, serta k = 3 (k adalah jumlah variabel independen) diperoleh nilai dL sebesar

1,2138 dan dU sebesar 1,6498.

Karena nilai DW berada di antara dL dan dU (1,2138 < 1,214 < 1,6498) maka

berada pada daerah keraguan (tidak ada keputusan). Sehingga diperlukan untuk

melakukan pengujian dengan menggunakan Runs Test. Uji ini merupakan pengujian

statistik non-parametric. Berikut adalah hasil pengujian :

61

Tabel 5.12

Uji Runs Test

Runs Test

Unstandardized Residual

Test Valuea -1,60038

Cases < Test Value 15

Cases >= Test Value 15

Total Cases 30

Number of Runs 11

Z -1,672

Asymp. Sig. (2-tailed) ,094

a. Median


Hasil Runs Test menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-tailed) > 0,05,

yaitu (0,094 > 0,05) yang berarti Hipotesis nol diterima. Dengan demikian data yang

dipergunakan cukup random sehingga tidak terdapat masalah autokorelasi pada data

yang diuji.

5.3.4 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas adalah uji yang menilai apakah ada ketidaksamaan

varian dan residual untuk semua pengamatan pada model regresi linier. Uji ini

merupakan salah satu dari uji asumsi klasik yang harus dilakukan pada regresi linier.

Apabila asumsi heteroskedastisitas tidak terpenuhi, maka model regresi dinyatakan

tidak valid sebagai alat peramalan. Model regresi yang baik adalah yang

Homoskedastisitas. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu

dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel dependen yaitu (ZPRED)

dengan residualnya (ZRESID). Adapun hasil yang ditunjukkan dari uji statistik ini

adalah sebagai berikut :

62

Tabel 5.13

Uji Heteroskedastisitas


Berdasarkan gambar scatterplot yang ditunjukkan diatas dapat dilihat bahwa

titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi

heteroskedastisitas. Dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.

5.3.5 Uji Linearitas

Uji linearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai

hubungan yang linear atau tidak secara signifikan. Uji ini biasanya digunakan sebagai

prasyarat dalam analisis regresi linear. Pengujian pada SPSS dengan menggunakan

Test for Linearity dengan tarag signifikan 0,05. Dua variabel dikatakan mempunyai

hubungan yang linear bila signifikan kurang dari 0,05. Hasil perhitungannya adalah

sebagai berikut :

63

Tabel 5.14

Uji Linearitas

ANOVA Table

Sum of

Squares df

Mean

Square F Sig.

PBV * DPR Between

Groups

(Combined) 4229,960 28 151,070 14,094 ,208

Linearity 1031,841 1 1031,841 96,268 ,065

Deviation

from

Linearity

3198,119 27 118,449 11,051 ,234

Within Groups 10,718 1 10,718

Total 4240,679 29


Dari output di atas, hasil uji linearitas dapat dilihat pada output AVOVA Table.

Dapat diketahui bahwa nilai signifikansi pada Deviation from Linearity sebesar 0,234.

Karena signifikansi lebih dari 0,05 (0,234 > 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa

terdapat hubungan yang linear.

5.4 Hasil perhitungan Model Regresi

5.4.1 Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi linier berganda adalah hubungan secara linear antara dua atau

lebih variabel independen dengan variabel dependen. Analisis ini untuk mengetahui

arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen (kebijakan

dividen, risiko saham, dan balikan saham terhadap nilai perusahaan). Apakah masing-

masing variabel independen berhubungan positif atau negatif dan untuk memprediksi

nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan

atau penurunan. Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio. Dari

perhitungan tersebut diperoleh hasil sebagai berikut :

64

Tabel 5.15

Uji Regresi Linear Berganda

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients

B Std. Error Beta

1 (Constant) 2,166 4,385

DPR ,200 ,087 ,403

Beta_saham -2,751 1,921 -,259

Capital_gain ,340 ,738 ,078



Persamaan regresinya sebagai berikut :

Y’ = 2,166 + 0,200 X1 – 2,751 X2 + 0,340 X3 + e

Persamaan regresi diatas dapat dijelaskan sebagai berikut :

1. Konstanta sebesar 2,166 artinya jika DPR (X1), Beta Saham (X2), dan Capital

Gain (X3) nilainya adalah 0, maka nilai perusahaan (Y’) nilainya adalah 2,166.

Nilai kostanta disini bertanda positif, artinya apabila DPR, Beta Saham, dan

Capital Gain pada tingkat nol maka nilai perusahaan akan meningkat.

2. Koefisien regresi variabel DPR (X1) sebesar 0,200 artinya jika variabel

independen lain nilainya tetap dan DPR mengalami kenaikan 1%, maka nilai

perusahaan (Y’) akan mengalami kenaikan sebesar 0,200. Koefisien bernilai

positif artinya terjadi hubungan positif antara DPR dengan nilai perusahaan,

semakin besar DPR maka semakin besar pula nilai perusahaan.

3. Koefisien regresi variabel Beta Saham (X2) sebesar -2,751 artinya jika variabel

independen lain nilainya tetap dan Beta Saham mengalami kenaikan 1%, maka

nilai perusahaan (Y’) akan mengalami penurunan 2,751. Koefisien bernilai

negatif artinya terjadi hubungan negatif antara Beta Saham dengan Nilai

Perusahaan, semakin naik Beta Saham maka semakin turun Nilai Perusahaan.

4. Koefisien regresi variabel Capital Gain (X3) sebesar 0,340 artinya jika variabel

independen lain nilainya tetap dan Capital Gain mengalami kenaikan 1%, maka

nilai perusahaan (Y’) akan mengalami kenaikan 0,340. Koefisien bernilai

positif artinya terjadi hubungan positif antara Capital Gain dengan Nilai

Perusahaan, semakin naik Capital Gain maka semakin turun Nilai Perusahaan.

65

5.5 Uji Hipotesis

Uji hipotesis dipergunakan untuk menguji kebenaran suatu pernyataan secara

statistik dan menarik kesimpulan apakah menerima atau menolak pernyataan tersebut.

Tujuan dari uji hipotesis adalah untuk menetapkan suatu dasar sehingga dapat

mengumpulkan bukti yang berupa data-data dalam menentukan keputusan menolak

atau menerima.

Pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah Uji statistik F, uji statistik t dan

koefisien determinasi (R2). Pengujian hipotesis ini dilakukan untuk mengukur

hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Berikut hasil

pengujian hipotesis dalam penelitian ini :

5.5.1 Uji Signfikan Simultan (Uji Statistik F)

Uji F dikenal dengan Uji serentak atau uji Model/Uji Anova, yaitu uji untuk

melihat bagaimana pengaruh semua variabel bebasnya secara bersama-sama terhadap

variabel terikatnya denan kriteria penolakan

Berikut adalah hasil uji F dari penelitian ini :

Tabel 5.16

Uji F (ANOVA)

ANOVAa

Model Sum of Squares df

Mean

Square F Sig.

1 Regression 1268,082 3 422,694 3,697 ,024b

Residual 2972,597 26 114,331

Total 4240,679 29


b. Predictors: (Constant), Capital_gain, DPR, Beta_saham


Dari uji ANOVA atau uji F, didapat F hitung adalah 3,697 dengan tingkat

signifikan 0,005. Oleh karena itu probabilitas 0,024 lebih kecil dari 0,05, maka dapat

dikatakan bahwa kebijakan dividen (DPR), Risiko saham (Beta), dan Balikan saham

(Capital Gain) secara bersama-sama berpengaruh terhadap Nilai Perusahaan dengan

indikator PBV.

66

5.5.2 Uji Signifikan Parsial (Uji T )

Uji secara individu dilakukan dengan menggunakan hipotesis nol tidak ada

pengaruh variabel prediktor ke i terhadap variabel respon dan hipotesis alternatif ada

pengaruh variabel prediktor ke-i terhadap variabel respon dengan kriteria penolakan,

tolah Ho jika sign < α (= 0,05). Hasil uji individu berdasarkan uji t adalah sebagai

berikut :

Tabel 5.17

Uji T

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) 2,166 4,385 ,494 ,626

DPR ,200 ,087 ,403 2,290 ,030

Beta_saham -2,751 1,921 -,259 -1,432 ,164

Capital_gain ,340 ,738 ,078 ,460 ,649



Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa :

1. DPR nilai signifikannya adalah 0,030, dan nilai α = 0,05 sehingga (0,030 <

0,05). Maka Ho ditolak dan H1 diterima. Berarti secara parsial variabel

kebijakan dividen berpengaruh secara signifikan terhadap nilai perusahaan.

2. Beta Saham nilai signifikannya adalah 0,164, dan nilai α = 0,05 sehingga (0,164

> 0,05). Maka Ho diterima dan H1 ditolak. Berarti secara parsial variabel Risiko

Saham tidak berpengaruh secara signifikan terhadap nilai perusahaan.

3. Capital Gain nilai signifikannya adalah 0,649, dan nilai α = 0,05 sehingga

(0,649 > 0,05). Maka Ho diterima dan H1 ditolak. Berarti secara parsial variabel

balikan saham tidak berpengaruh secara signifikan terhadap nilai perusahaan.

Maka dapat disimpulkan bahwa variabel yang berpengaruh secara parsial

terhadap nilai perusahaan adalah kebijakan dividen. Sedangkan risiko saham dan

balikan saham tidak berpengaruh secara parsial terhadap nilai perusahaan.

67

5.5.3 Uji Signifikan Dominan

Salah satu dari sekian banyak tujuan penelitian adalah menentukan variabel

mana yang paling dominan (berpengaruh). Penentuan variabel paling dominan hanya

dapat dilakukan jika variabel independen (bebas / X) lebih dari satu. Apabila

penelitian yang hanya terdiri dari satu variabel independen, maka tidak perlu mencari

variabel mana yang paling dominan.

Model regresi linear berganda terdiri 3 variabel independen dan 1 variabel

dependen. penelitian ini bertujuan mencari pengaruh kebijakan dividen (X1), risiko

saham (X2), dan balikan saham (X3) terhadap nilai perusahaan (Y). Hasil ujinya adalah

sebagai berikut :

Tabel 5.18

Uji Signifikansi Dominan

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) 2,166 4,385 ,494 ,626

DPR ,200 ,087 ,403 2,290 ,030

Beta_saham -2,751 1,921 -,259 -1,432 ,164

Capital_gain ,340 ,738 ,078 ,460 ,649



Berdasarkan tabel diatas dapat disimpulkan bahwa kebijakan dividen

memiliki nilai Beta (β), yaitu sebesar 0,200 dengan tingkat signifikan lebih kecil dari

alpha (0,030 < 0,05). Pada variabel risiko saham memiliki Beta (β), yaitu sebesar -

2,751 dengan tingkat signifikan lebih besar dari alpha (0,164 > 0,05) dan pada variabel

balikan saham memiliki Beta (β), yaitu sebesar 0,340 dengan tingkat signifikan lebih

besar dari alpha (0,649 > 0,05). Sehingga dapat disimpulakan bahwa kebijakan

dividen merupakan variabel yang berpengaruh secara dominan karena memiliki nilai

beta (β) yang paling besar dengan tingkat signifikan lebih kecil dari 0,05.

68

5.5.4 Uji Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien Determinasi merupakan suatu ukuran yang penting dalam regresi,

karena dapat menginformasikan baik atau tidaknya model regresi yang terestimasi,

atau dengan kata lain angka tersebut dapat mengukur seberapa dekat garis regresi yang

terestimasi dengan data sesungguhnya. Nilai koefisen Determinan (R2) mencerminkan

seberapa besar variasi dari variabel terikat (Y) dapat diterangkan oleh variabel bebas

(X). Hasil uji Koefisien Determinasi adalah sebagai berikut :

Tabel 5.19

Uji Koefisien Determinasi

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate

1 ,547a ,299 ,218 10,69255

a. Predictors: (Constant), Capital_gain, DPR, Beta_saham

b. Dependent Variable: PBV


Berdasarkan tabel diatas dapat disimpulkan bahwa variasi kebijakan dividen,

risiko dan balikan saham berpengaruh sebesar 0,299 atau 29,9% terhadap variasi nilai

perusahaan. Sedangkan 70,1% didapatkan perhitungannya dari (100% - 29,9% =

70,1%) dipengaruhi variabel lain yang tidak diteliti. Sehingga tingkat hubungannya

lemah.

5.6 Pembahasan Hasil Penelitian

5.6.1 Kebijakan Dividen Berpengaruh terhadap Nilai Perusahaan

Berdasarkan pengujian uji t (parsial) menunjukkan hasil bahwa koefisien

regresi DPR yang diperoleh sebesar 0,200 dan t-hitung sebesar 2,290 dengan

probabilitas tingkat signifikansi sebesar 0,030 atau 3%, sehingga lebih kecil dari

tingkat signifikan (0,05 atau 5%). Jadi dapat disimpulkan bahwa kebijakan dividen

dengan rasio DPR berpengaruh secara signifikan terhadap nilai perusahaan. Apabila

dividen yang dibagikan besar, maka harga saham juga meningkat. Meningkatnya

harga saham tentu akan meningkatkan nilai perusahaan.

Kebijakan dividen yang optimal akan menghasilkan keseimbangan antara

dividen saat ini dengan pertumbuhan di masa depan sehingga akan memaksimalkan

nilai perusahaan. Sehingga kebijakan dividen berpengaruh positif terhadap nilai

perusahaan.

69

5.6.2 Risiko Saham Berpengaruh terhadap Nilai Perusahaan


regresi Beta Saham yang diperoleh sebesar -2,751 dan t-hitung sebesar -1,432 dengan

probabilitas tingkat signifikansi sebesar 0,164 atau 16,4%, sehingga lebih besar dari

tingkat signifikan (0,05 atau 5%). Jadi dapat disimpulkan bahwa risiko saham dengan

rasio Beta Saham tidak berpengaruh secara signifikan terhadap nilai perusahaan.

Dengan risiko investasi yang tinggi, salah satunya adalah risiko pasar (risiko

suku bunga, inflasi) maka akan mengakibatkan para investor malas untuk

berinvestasi. Hal ini akan mengakibatkan harga saham akan menurun. Sehingga asset

suatu perusahaan akan berkurang. Dalam penelitian ini risiko yang tinggi tidak

mempengaruhi nilai perusahaan sedangkan jika risiko rendah juga tidak

mempengaruhi nilai perusahaan. Dengan demikian risiko saham berpengaruh negatif

terhadap nilai perusahaan.

5.6.3 Balikan Saham Berpengaruh terhadap Nilai Perusahaan


regresi Balikan Saham yang diperoleh sebesar 0,340 dan t-hitung sebesar 0,460

dengan probabilitas tingkat signifikansi sebesar 0,649 atau 64,9%, sehingga lebih

besar dari tingkat signifikan (0,05 atau 5%). Jadi dapat disimpulkan bahwa balikan

saham tidak berpengaruh secara signifikan terhadap nilai perusahaan.

Jika harga saham naik, maka balikan saham akan turun, begitu juga sebaliknya

jika harga saham turun, maka balikan saham akan meningkat. Hal ini dikarenakan

semakin kecil penyebutnya maka hasil yang didapatkan semakin besar. Salah satu hal

yang menyebabkan investor mau menanamkan modalnya adalah ketika harga saham

turun dengan balikan saham yang tinggi. Sehingga hal tersebut berdampak pada nilai

perusahaan yang tinggi pula. Dalam penelitian ini balikan saham yang tinggi tidak

mempengaruhi nilai perusahaan sedangkan jika balikan saham rendah juga tidak

mempengaruhi nilai perusahaan. Dengan demikian balikan saham berpengaruh

negatif terhadap nilai perusahaan.

bab v hasil penelitian dan pembahasan 5.1 deskripsi hasil …repository.untag-sby.ac.id/296/6/bab...

Documents