Pengaruh Total Asset Turnover Working Capital Turnover Dan
53
Pengaruh Total Asset Turnover, Working Capital Turnover Dan Price To Book Value Terhadap Return Saham Pada Perusahaan Manufaktur Sektor Industri Barang Konsumsi Di Bursa Efek Indonesia Tanggung Jawab Yuridis Kepada : KURNIA MAYASARI NIM. 151310327 Program Studi Manajemen Dinyatakan Telah Memenuhi Syarat dan Lulus Dalam Ujian Skripsi/Komprehensif Pada Tanggal: 25 April 2020 Majelis Penguji Pembimb tama Ldv Suryadi. SE. MM NIDN. 1110026301 Dedi Hkri ^antb, SE, MM NIDN. 1113117702 Pembimbing Pembantu Fuad Ramdhanrflvanto, SE. Ak. M.Ak NIDN. 1118039101 Penguji Pembantu / * Heni Safitri, SE, MM NIDN. 1103028901 Pontianak, 25 April 2020 Disahkan Oleh : FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS MUH ADIYAH PONTIANAK KAN Samsuddin. a>E. M.Si NIDN. 1113117701
Pengaruh Total Asset Turnover Working Capital Turnover Dan
Pengaruh Total Asset Turnover, Working Capital Turnover Dan Price
To Book Value Terhadap Return Saham Pada Perusahaan
Manufaktur
Sektor Industri Barang Konsumsi Di Bursa Efek Indonesia
Tanggung Jawab Yuridis Kepada :
KURNIA MAYASARI NIM. 151310327
Program Studi Manajemen Dinyatakan Telah Memenuhi Syarat dan Lulus
Dalam Ujian
Skripsi/Komprehensif Pada Tanggal: 25 April 2020
Majelis Penguji
Pembimb tama
Dedi Hkri ^antb, SE, MM NIDN. 1113117702
Pembimbing Pembantu
Penguji Pembantu
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS MUH ADI YAH PONTIANAK
KAN
PENGARUH TOTAL ASSET TURNOVER, WORKING CAPITAL TURNOVER
DAN PRICE TO BOOK VALUE TERHADAP RETURN SAHAM PADA
PERUSAHAAN MANUFAKTUR SEKTOR INDUSTRI BARANG KONSUMSI
DI BURSA EFEK INDONESIA
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan
nikmat
dan karunia kepada hambanya, dan junjungan Rasulullah SAW sehingga
penulis bisa
menyelesaikan skripsi yang berjudul “Pengaruh Total Asset Turnover,
Working
Capital Turnover dan Price To Book Value Terhadap Return Saham Pada
Perusahaan
Manufaktur Sektor Industri Barang Konsumsi Di Bursa Efek
Indonesia”. Penulisan
skripsi ini merupakan salah satu syarat guna memperoleh gelar
sarjana di Fakultas
Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Pontianak.
Selama penyusunan skripsi ini, peneliti mendapatkan bantuan dan
bimbingan
dari berbagai pihak. Oleh karena itu peneliti ingin mengucapkan
banyak terimakasih
yang sebesar-besarnya kepada :
1. Bapak Dr. H. Helman Fachri, SE, MM selaku Rektor
Universitas
Muhammadiyah Pontianak.
2. Bapak Samsuddin, SE, M.Si selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan
Bisnis
Universitas Muhammadiyah Pontianak.
3. Bapak Edy Suryadi, SE, MM selaku Dosen pemimbing utama yang
telah
memberikan bimbingan dan arahan dalam penulisan skripsi ini dari
awal sampai
akhir.
ii
4. Bapak Fuad Ramdhan Ryanto, SE.Ak,M.Ak, selaku Dosen pemimbing
kedua,
yang telah memberikan bimbingan dan arahan dalam penulisan skripsi
ini dari
awal sampai akhir.
5. Seluruh dosen dan civitas akademika Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Universitas
Muhammadiyah Pontianak.
6. Ayahanda Ramlan dan Ibunda Suhartini yang selalu mendoakan,
memberikan
dukungan baik dari segi moril maupun materil, kasih sayang, cinta
dan sebagai
motivator terbaik sehingga peneliti bisa menyelesaikan skripsi
ini.
7. Saudaraku abang Sura Karmawan S.Pi, abang Kiki Setiawan S.T, dan
adik Rizky
Saputra yang selalu memberikan dukungan, kasih sayang dan
doa.
8. Keluarga besar penulis Nenek Zainab, Nenek Kamisiah, Mak ude
Anawati, Mak
ngah Zainati, Cek Kamisiah, Andok Mursalin dan Acu Tomi Yanto yang
selalu
mendoakan, memberikan dukungan dan nasihat.
9. Kakak Susanti S.Pd yang selalu memberikan bantuan, dukungan dan
doa.
10. Ega Candra yang selalu memberikan motivasi, dukungan dan
doa.
11. Sahabatku Sari Widiastuti, Pitriani dan Refiana Ayu Lestari
yang selalu
membantu dalam perkuliahan, meluangkan waktu untuk mendengarkan
keluh
kesah penulis dan selalu memberikan semangat tiada henti.
12. Teman-teman Devisari, Roziana S.Pd, Deviyanti, Gunarti, Bela
Satiwi, Nadia
Adisti, Sali Mardiati, Apriyanti, Arini, Siti Nurain, Sufiana,
Nurlia, Esti Asih
Kurniawati S.E, Rani Sriwahyuda S.E, Sarpiansyah dan Sihar yang
selalu
memberikan semangat dan tempat untuk saling bertukar pikiran.
iii
Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Pontianak.
14. Tim KKU Rasau Jaya Satu yang selalu memberikan semangat
dan
kebersamaanya.
15. Semua pihak yang telah membantu dalam penyelesaian skripsi ini
yang tidak
dapat disebutkan satu persatu.
kesalahan dan kekurangan. Oleh karena itu, penulis mengharapkan
kritik dan
sarannya yang membangun demi kesempurnaan dari skripsi ini.
Wassalamu’alaikum Warahmatullahi Wabarakatuh
Pontianak, 17 Februari 2020
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Total Asset
Turnover,
Working Capital Turnover, dan Price To Book Value terhadap Return
Saham pada
Perusahaan Manufaktur Sektor Industri Barang Konsumsi yang
Terdaftar di Bursa
Efek Indonesia Tahun 2018. Teknik pengambilan sampel yang digunakan
dalam
penelitian ini adalah metode Purposive Sampling. Analisis yang
digunakan adalah uji
normalitas, uji multikolinieritas, uji autokorelasi, uji
heteroskedastisitas dan uji
linieritas. Uji statistik yang digunakan adalah uji regresi linier
berganda, koefisien
korelasi berganda, uji determinasi (R²), uji pengaruh simultan (F),
dan uji pengaruh
parsial (t).
Hasil uji normalitas menunjukkan bahwa data terdistribusi normal,
tidak terjadi
multikolinieritas, autokorelasi, heteroskedastisitas dan uji
linieritas menunjukkan
bahwa persamaan linier. Hasil koefisien korelasi berganda
menunjukkan bahwa nilai
R yang diperoleh sebesar 0,339 hal ini berarti bahwa antara Total
Asset Turnover,
Working Capital Turnover, dan Price To Book Value terhadap Return
Saham
memiliki hubungan yang lemah. Uji koefisien determinasi (R²) atau R
Square
diperoleh nilai sebesar 11,5%, sedangkan 88,5% Return Saham
dipengaruhi oleh
variabel-variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
Hasil uji pengaruh
simultan (F) secara bersama-sama tidak berpengaruh signifikan
terhadap Return
Saham. Sedangkan hasil pengujian secara parsial menunjukkan bahwa
variabel Total
Asset Turnover, Working Capital Turnover, dan Price To Book Value
dari ketiga
variabel tersebut tidak ada satupun yang berpengaruh signifikan
terhadap Return
Saham.
Kata kunci : Total Asset Turnover, Working Capital Turnover, dan
Price To Book
Value dan Return Saham
I. Price Too Book Value
......................................................... 38
BAB III GAMBARAN OBJEK PENELITIAN
A. Gambaran Umum Perusahaan
............................................. 39
B. Visi dan Misi Bursa Efek Indonesia
................................... 42
C. Struktur Organisasi BEI
...................................................... 42
vi
A. Menghitung Total Asset Turnover
....................................... 66
B. Menghitung Working Capital Turnover
.............................. 68
C. Menghitung Price To Book Value
........................................ 70
D. Menghitung Return saham
.................................................. 72
E. Uji Asumsi Klasik
...............................................................
73
F. Uji Statistik
..........................................................................
80
Tabel 1.2 Penjualan dan Total Aktiva
........................................................... 6
Tabel 1.3 Aset Lancar dan Utang Lancar
...................................................... 8
Tabel 1.4 Total Ekuitas dan Jumlah Saham Beredar
.................................... 10
Tabel 1.5 Harga Saham Penutupan
...............................................................
12
Tabel 1.6 Pedoman Keputusan Koefisien Korelasi Berganda
...................... 26
Tabel 4.1 Hasil perhitungan TATO
..............................................................
67
Tabel 4.2 Hasil perhitungan WCT
.................................................................
69
Tabel 4.3 Hasil perhitungan PBV
..................................................................
71
Tabel 4.4 Hasil perhitungan Return Saham
................................................... 73
Tabel 4.5 Hasil Uji Normalitas
.....................................................................
74
Tabel 4.6 Hasil Uji Outlier
............................................................................
75
Tabel 4.7 Hasil Uji Multikolinieritas
............................................................
76
Tabel 4.8 Hasil Uji Autokorelasi
..................................................................
77
Tabel 4.9 Hasil Uji Heteroskedastisitas
........................................................ 78
Tabel 4.10 Hasil Uji Linieritas
......................................................................
79
Tabel 4.11Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
........................................ 80
Tabel 4.12 Hasil Analisis Koefisien Korelasi Berganda
................................ 81
Tabel 4.13 Hasil Koefisien Determinasi (R)
................................................. 82
Tabel 4.14 Hasil Simultan (Uji Statistik F)
................................................... 83
Tabel 4.15 Hasil Parsial (Uji t)
.....................................................................
84
viii
Gambar 3.1 Struktur Organisasi Bursa Efek Indonesia
................................ 43
ix
Lampiran 2 Perhitungan Modal
Kerja.............................................................
90
Lampiran 4 Perhitungan Book Value
..............................................................
92
Lampiran 5 Perhitungan Price To Book Value
............................................... 93
Lampiran 6 Perhitungan Return Saham
.......................................................... 94
Lampiran 7 Hasil Uji SPSS
.............................................................................
95
Lampiran 8 Laporan Keuangan Tahun 2018
.................................................. 99
1
keuangan jangka panjang yang bisa diperjualbelikan, baik dalam
bentuk hutang,
ekuitas (saham) instrumen derivatif, maupun instrumen lainnya.
Pasar modal
merupakan sarana pendanaan bagi perusahaan atau institusi lain
(misalnya
pemerintah), dan sebagai sarana bagi kegiatan investasi. Dengan
demikian, pasar
modal memfasilitasi berbagai sarana dan prasana kegiatan jual beli
terkait
investasi.
untuk mendapatkan dana selain dari modal sendiri maupun pembiayaan
yang
diberikan oleh lembaga perbankan. Dengan adanya pasar modal,
perusahaan-
perusahaan akan lebih mudah memperoleh dana, sehingga kegiatan
ekonomi di
berbagai sektor dapat ditingkatkan. Pihak yang memiliki kelebihan
dana dapat
menginvestasikan dana yang dimilikinya dengan harapan
memperoleh
keuntungan, sedangkan perusahaan dapat memanfaatkan dana tersebut
tanpa
harus menunggu tersedianya dana dari operasi perusahaan.
Dipasar modal sendiri salah satu jenis sekuritas yang paling
popular adalah
sekuritas saham. Saham adalah surat beharga sebagai bukti
kepemilikan dalam
sebuah institusi dalam perusahaan. Saham yang dinilai baik adalah
saham yang
mampu memberikan return realisasi yang tidak terlalu jauh dari
return ekpektasi.
2
Perusahaan yang tergabung dalam pasar modal harus mampu
meningkatkan nilai
perusahaannya karena nilai perusahaan yang tinggi tentu memberikan
gambaran
yang baik dan peluang return yang besar.
Bursa Efek Indonesia (BEI) merupakan suatu tempat yang menjadi
salah
satu sarana alternatif bagi perusahaan-perusahaan yang telah go
public (terbuka)
untuk mencari dana tambahan non-perbankan. BEI merupakan salah satu
bursa
yang cepat perkembangannya, ini terlihat semakin banyaknya emiten
yang
tercatat selama 3 tahun terus mengalami peningkatan. Pada tahun
2016 emiten
yang tercatat di Bursa Efek Indonesia sebanyak 539 perusahaan,
meningkat pada
tahun 2017 sebanyak 576 perusahaan dan pada tahun 2018 juga
mengalami
peningkatan sebanyak 622 perusahaan yang tercatat di Bursa Efek
Indonesia.
Dengan melihat pertumbuhan emiten yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia
menunjukkan perkembangan jumlah perusahaan yang sangat
signifikan.
Industri barang konsumsi masih menjadi pilihan utama para investor
dalam
menginvestasikan dana mereka. Hal itu dikarenakan saham-saham
dari
perusahaan dalam industri barang konsumsi yang masih menawarkan
potensi
kenaikan. Industri barang konsumsi terdiri dari 6 (Enam) sub
sektor, yakni sub
sektor makanan dan minuman, sub sektor rokok, sub sektor farmasi,
sub sektor
kosmetik dan barang rumah tangga, dan sub sektor peralatan rumah
tangga dan
sub sektor lainnya. Seluruh sub sektor yang ada pada industri
barang konsumsi
merupakan para produsen dari produk-produk yang menyediakan
kebutuhan
mendasar konsumsi seperti makanan, minuman, obat, daging, dan
produk yang
3
berhubungan dengan kebersihan tubuh. Produk-produk yang dihasilkan
tersebut
bersifat habis pakai dan disukai banyak orang sehingga para
produsen dalam
industri ini memiliki tingkat penjualan yang tinggi yang berdampak
pula
pertumbuhan sektor industri ini.
Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) pada perdagangan Selasa
(30/4/2019), di
Bursa Efek Indonesia (IDX). Berdasarkan data Bloomberg, pergerakan
IHSG
terpantau menguat 0,38% atau ke level 6.449,99 pada pukul 09.15
WIB, setelah
dibuka dengan kenaikan 0,19% di level 6.437,97. Seluruh sembilan
sektor saat
itu bergerak di zona hijau, dipimpin sektor barang konsumsi 0,94%,
aneka
industri 0,61%, dan industri dasar 0,41%.(
https://market.bisnis.com)
Company Listing adalah Perusahaan mencatatkan semua modal saham
yang
telah disetor di Bursa. Berikut adalah Daftar Nama Perusahaan dan
Company
Listing pada Perusahaan Manufaktur Sektor Industri Barang Konsumsi
:
Tabel 1.1
Tahun 2018
(Lembar)
2 AISA PT Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk 90.000.000
3 ALTO PT Tri Banyan Tirta Tbk 1.250.000.000
4 BTEK PT Bumi Teknokultura Unggul Tbk 800.000.000
5 BUDI PT Budi Starch & Sweetener Tbk 70.000.000
6 CAMP PT Campina Ice Cream Industry Tbk 5.000.000.000
7 CEKA PT Wilmar Cahaya Indonesia Tbk 85.000.000
8 CINT PT Chitose Internasional Tbk 700.000.000
4
Tabel 1.1 (lanjutan) 9 CLEO PT Sariguna Primatirta Tbk
1.750.000.000
10 DLTA PT Delta Djakarta Tbk 12.652.015
11 DVLA PT Darya-Varia Laboratoria Tbk 20.670.000
12 GGRM PT Gudang Garam Tbk 375.197.600
13 GOOD PT Garudafood Putra Putri Jaya Tbk 6.616.739.001
14 HMSP PT H.M Sampoerna Tbk 135.000.000
15 HOKI PT Buyung Poetra Sembada Tbk 1.650.000.000
16 HRTA PT Hartadinata Abadi Tbk 3.500.000.000
17 ICBP PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk 4.664.763.000
18 IIKP PT Inti Agri Resources Tbk 100.000.000
19 INAF PT Indofarma Tbk 2.499.999.999
20 INDF PT Indofood Sukses Makmur Tbk 742.000.000
21 KAEF PT Kimia Farma Tbk 5.053.999.999
22 KICI PT Kedaung Indah Can Tbk 40.000.000
23 KINO PT Kino Indonesia Tbk 1.200.000.000
24 KLBF PT Kalbe Farma Tbk 29.500.000
25 KPAS PT Cottonindo Ariesta Tbk 500.000.000
26 LMPI PT Langgeng Makmur Industri Tbk 41.000.000
27 MBTO PT Martina Berto Tbk 715.000.000
28 MERK PT Merck Tbk 3.920.000
29 MGNA PT Magna Investma Mandiri Tbk 300.000.000
30 MLBI PT Multi Bintang Indonesia Tbk 17.549.988
31 MRAT PT Mustika Ratu Tbk 80.000.000
32 MYOR PT Mayora Indah Tbk 14.490.000
33 PANI PT Pratama Abadi Nusa Industri Tbk 260.000.000
34 PCAR PT Prima Cakrawala Abadi Tbk 700.000.000
35 PEHA PT Phapros Tbk 840.000.000
36 PSDN PT Prasidha Aneka Niaga Tbk 90.000.000
37 PYFA PT Pyridum Farma Tbk 400.000.000
38 RMBA PT Bentoel Internasional Investman Tbk 2.600.000
39 ROTI PT Nippon Indosari Corpindo Tbk 860.506.000
40 SCPI PT Merck Sharp Dohme Pharma Tbk 2.520.000
41 SIDO PT Industri Jamu Dan Farmasi Sido Tbk 13.500.000.000
42 SKBM PT Seka Bumi Tbk 31.000.000
43 SKLT PT Sekar Laut Tbk 15.000.000
44 STTP PT Siantar Top Tbk 68.000.000
45 TCID PT Mandom Indonesia Tbk 8.600.000
46 TSPC PT Tempo Scan Pacific Tbk 57.500.000
47 ULTJ PT Ultra Jaya Milik Industry & Tra Tbk 14.500.000
48 UNVR PT Unilever Indonesia Tbk 64.848.775
49 WIIM PT Wismilak Inti Makmur Tbk 1.469.911.760
50 WOOD PT Integra Indocabinet Tbk 5.000.000.000
Sumber : www.idx.co.id, 2019
Listing terendah dimiliki oleh kode emiten SCPI dengan jumlah
2.520.000
lembar.
Pada daftar emiten perusahaan manufaktur sektor industri barang
konsumsi
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) 31 Desember 2018 yaitu
sebanyak
50 emiten yang berdiri dari 6 sub sektor, yaitu sub sektor makanan
dan minuman
yang terdiri dari 25 emiten, sub sektor rokok yang terdiri dari 4
emiten, sub
sektor farmasi yang terdiri dari 10 emiten, sub sektor kosmetik dan
keperluan
rumah tangga yang terdiri dari 6 emiten, sub sektor peralatan rumah
tangga yang
terdiri dari 4 emiten dan sektor lainnya 1 emiten.
Total Asset Turnover adalah rasio aktivitas yang mengukur
kemampuan perusahaan untuk menghasilkan penjualan dari total
asetnya dengan
membandingkan penjualan dengan total aset rata-rata. Perputaran
total aset
menunjukkan bagaimana efektifitas perusahaan menggunakan
keseluruhan aset
untuk menciptakan penjualan dalam kaitannya untuk mendapatkan laba.
Adapun
untuk menghitung Total Asset Turnover data yang diperlukan adalah
data
penjualan dan total aset.
Berikut adalah data Penjualan dan Total Aset pada Perusahaan
Manufaktur
Sektor Industri Barang Konsumsi Tahun 2018 :
6
1 ADES 804.302.000.000 881.275.000.000
20 INDF 73.394.728.000.000 96.537.796.000.000
21 KAEF 7.454.114.741.189 9.460.427.317.681
22 KICI 86.916.161.329 154.088.747.766
23 KINO 3.611.694.059.699 1.975.979.249.304
24 KLBF 21.074.306.186.027 18.146.206.145.369
26 LMPI 455.555.959.093 786.704.752.983
27 MBTO 502.517.714.607 648.016.880.325
28 MERK 611.958.076.000 1.263.113.689.000
29 MGNA 257.437.549.951 204.476.568.540
30 MLBI 3.649.615.000.000 2.889.501.000.000
31 MRAT 300.572.751.733 511.887.783.867
32 MYOR 24.060.802.395.725 17.591.706.426.634
33 PANI 294.974.459.837 149.593.161.546
34 PCAR 176.509.268.479 117.423.511.774
35 PEHA 1.022.969.624.000 1.868.663.546.000
36 PSDN 1.334.070.483.011 697.657.400.651
37 PYFA 250.445.853.364 187.057.163.854
38 RMBA 21.923.057.000.000 14.879.589.000.000
39 ROTI 2.766.545.866.684 4.393.810.380.883
40 SCPI 2.205.541.657.000 1.635.702.779.000
42 SKBM 1.953.910.957.160 1.771.365.972.009
43 SKLT 1.045.029.834.378 747.293.725.435
44 STTP 2.826.957.323.397 2.631.189.810.030
45 TCID 2.648.754.344.347 2.445.143.511.801
46 TSPC 10.088.118.830.780 7.869.975.060.326
47 ULTJ 5.472.882.000.000 5.555.871.000.000
48 UNVR 41.802.073.000.000 19.522.970.000.000
49 WIIM 1.405.384.153.405 1.255.573.914.558
50 WOOD 2.101.477.235.890 4.588.497.407.410
Sumber : www.idx.co.id, 2019
Dari Tabel 1.2 dapat dilihat bahwa Penjualan tertinggi dimiliki
oleh emiten
dengan kode HMSP dengan nilai Rp. 106.741.891.000.000 dan
Penjualan
terendah dimiliki oleh emiten dengan kode IIKP dengan nilai
Rp.
17.802.375.343. Total Aset yang paling besar dimiliki oleh emiten
dengan kode
INDF dengan nilai Rp.96.537.796.000.000 dan Total Aset terendah
dimiliki oleh
emiten dengan kode PCAR dengan nilai Rp. 117.423.511.774.
Working Capital Turnover menunjukkan seberapa besar kemampuan
perusahaan dalam memanfaatkan modal kerja untuk menghasilkan
penjualan
bersih. Untuk mengukur rasio ini adalah dengan membandingkan
antara
penjualan dengan modal kerja. Dimana modal kerja diperoleh dari
aset lancar
dikurangi utang lancar.
Berikut adalah data Aset Lancar dan Utang Lancar pada
Perusahaan
Manufaktur Sektor Industri Barang Konsumsi Tahun 2018 :
8
Periode 31 Desember 2018
1 ADES 364.138.000.000 262.397.000.000
31 MRAT 382.330.851.179 122.929.175.890
32 MYOR 12.647.858.727.872 4.764.510.387.113
33 PANI 109.504.732.067 91.524.875.312
34 PCAR 86.383.519.237 23.934.318.332
35 PEHA 1.008.461.509.000 971.332.958.000
36 PSDN 369.067.844.907 361.013.085.421
37 PYFA 91.387.136.759 33.141.647.397
38 RMBA 9.584.354.000.000 6.028.559.000.000
39 ROTI 1.876.409.299.238 525.422.150.049
41 SIDO 1.547.666.000.000 368.380.000.000
42 SKBM 851.410.216.636 615.506.825.729
43 SKLT 356.735.670.030 291.349.105.535
44 STTP 1.250.806.822.918 676.673.564.908
45 TCID 1.333.428.311.186 231.533.842.787
46 TSPC 5.130.662.268.849 2.039.075.034.339
47 ULTJ 2.793.521.000.000 635.161.000.000
48 UNVR 8.325.029.000.000 11.134.786.000.000
49 WIIM 888.979.741.744 150.202.377.711
50 WOOD 2.326.016.811.717 1.834.205.245.388
Sumber :www.idx.co.id, 2019
Dari Tabel 1.3 dapat dilihat bahwa Aset Lancar yang paling besar
dimiliki
oleh emiten dengan kode GGRM dengan nilai Rp. 45.284.719.000.000
dan Aset
Lancar terendah dimiliki oleh emiten dengan kode IIKP dengan nilai
Rp.
21.055.644.654. Sedangkan Utang Lancar yang paling besar dimiliki
oleh emiten
INDF dengan nilai Rp. 31.204.102.000.000 dan Utang Lancar yang
paling
terendah dimiliki oleh emiten KICI dengan nilai Rp.
15.902.122.815.
Price To Book Value adalah rasio yang menggambarkan
perbandingan
antara harga pasar saham dan nilai buku ekuitas. Price To Book
Value digunakan
untuk menilai apakah harga saham yang ditawarkan perusahaan
merupakan harga
saham yang mahal atau murah. Untuk menghitung Price To Book Value
yaitu
dengan membagikan harga pasar saham dengan nilai buku per lembar
saham.
Dimana nilai buku per lembar saham yaitu total ekuitas dibagi
dengan jumlah
saham beredar.
Berikut adalah data Total Ekuitas dan Jumlah Saham Beredar
pada
Perusahaan Manufaktur Sektor Industri Barang Konsumsi Tahun 2018
:
10
Periode 31 Desember 2018
No Kode Total Ekuitas
40 SCPI 502.405.327.000 3.600.000
41 SIDO 2.902.607.000.000 15.000.000.000
42 SKBM 887.802.406.623 1.726.003.217
43 SKLT 339.768.893.705 690.740.500
44 STTP 1.630.565.397.523 1.310.000.000
45 TCID 1.972.463.165.139 201.066.667
46 TSPC 5.136.898.852.561 4.500.000.000
47 ULTJ 4.660.272.000.000 11.553.528.000
48 UNVR 7.578.133.000.000 7.630.000.000
49 WIIM 1.003.977.274.595 2.099.873.760
50 WOOD 2.439.779.240.229 6.306.250.000
Sumber : www.idx.co.id, 2019
Dari Tabel 1.4 dapat dilihat bahwa Total Ekuitas yang paling besar
dimiliki
oleh emiten dengan kode GGRM dengan nilai Rp. 45.133.233.000.000
dan Total
Ekuitas terendah dimiliki oleh emiten dengan kode MGNA dengan nilai
Rp.
20.031.010.722. Sedangkan Jumlah Saham Beredar yang paling besar
dimiliki
oleh emiten dengan kode HMSP dengan nilai 116.318.076.900 lembar
dan
Jumlah Saham Beredar yang paling terendah dimiliki oleh emiten
dengan kode
SCPI dengan nilai 3.600.000 lembar.
Harga saham merupakan harga yang terbentuk sesuai permintaan
dan
penawaran di pasar jual beli saham dan biasanya merupakan harga
penutupan.
Untuk mengetahui return saham maka digunakan harga saham penutupan
dari
setiap perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi yang
terdaftar di
Bursa Efek Indonesia.
Barang Konsumsi Periode 31 Desember 2017-2018 :
12
41 SIDO 545 840
42 SKBM 715 695
43 SKLT 1.100 1.500
44 STTP 4.360 3.750
45 TCID 17.900 17.250
46 TSPC 1.800 1.390
47 ULTJ 1.295 1.350
48 UNVR 55.900 45.400
49 WIIM 290 141
50 WOOD 244 615
Dari Tabel 1.5 menunjukkan Harga Saham periode 2017 yang
tertinggi
adalah dengan kode emiten GGRM dengan jumlah Rp. 83.800 dan
terendah
dengan kode emiten MGNA dengan jumlah Rp. 77. Sedangkan Harga
Saham
periode 2018 yang tertinggi dengan kode GGRM dengan jumlah Rp.
83.625
emiten dan terendah dengan kode emiten MGNA dengan jumlah Rp.
50.
Dari penjelasan yang sudah dipaparkan di latar belakang
membuat
penelitian tertarik melakukan penelitian dengan judul : “Pengaruh
Total Asset
Turnover, Working Capital Turnover Dan Price To Book Value
Terhadap
Return Saham Pada Perusahaan Manufaktur Sektor Industri
Barang
Konsumsi Di Bursa Efek Indonesia”.
B. Permasalahan
masalahnya adalah apakah Total Asset Turnover, Working Capital
Turnover,
Price To Book Value berpengaruh terhadap Return Saham pada
Perusahaan
Manufaktur Sektor Industri Barang Konsumsi di Bursa Efek Indonesia
(BEI) ?
14
maka penulis membatasi permasalahan sebagai berikut :
1. Objek dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur sektor
industri
barang konsumsi di Bursa Efek Indonesia.
2. Modal kerja menggunakan konsep kualitatif.
3. Return saham yang digunakan adalah return realisasi
penutupan
Perusahaan sektor industri barang konsumsi Periode 31 Desember
2017-
2018.
D. Tujuan Penelitian
Sesuai dengan permasalahan, maka yang yang akan menjadi
tujuan
penelitian adalah untuk mengetahui Pengaruh Total Asset Turnover,
Working
Capital Turnover dan Price To Book Value Terhadap Return Saham
pada
Perusahaan Manufaktur Sektor Industri Barang Konsumsi di Bursa
Efek
Indonesia.
ilmu yang penulis peroleh selama perkuliahan serta dapat
menambah
pengetahuan mengenai Total Asset Turnover, Working capital Turnover
dan
Price To Book Value serta penggunaannya.
15
memperoleh informasi yang lebih baik dan bermanfaat menilai potensi
dari
perusahaan sehingga dapat digunakan sebagai dasar investasi.
3. Bagi Almamater
Muhammadiyah Pontianak, khususnya bagi mahasiswa Fakultas
Ekonomi
Program Studi Manajemen.
F. Kerangka Pemikiran
Menurut Kasmir (2016:114) : “Working Capital Turnover merupakan
salah
satu rasio untuk mengukur atau menilai keefektifan modal kerja
perusahaan
selama periode tertentu”.
Menurut Ambarwati (2010:114) : “Modal kerja Kualitatif adalah
semua
elemen aktiva lancar dikurangi seluruh utang jangka pendek yang
harus dibayar
perusahaan”.
Menurut Murhadi (2013:66) : “Price To Book Value adalah rasio
yang
menggambarkan perbandingan antara harga pasar saham dan nilai buku
ekuitas
sebagaimana ada di laporan posisi keuangan”.
16
Menurut Kodrat dan Indonanjaya (2010:1) : “Harga saham
merupakan
harga yang terbentuk di bursa saham dan umumnya harga saham itu
diperoleh
untuk menghitung nilai saham”.
diperoleh oleh perusahaan, individu dan institusi dari hasil
kebijakan investasi
yang dilakukannya”.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Andansari dkk (2016) dengan
judul
Pengaruh ROE, PER, TATO dan PBV Terhadap Return Saham Pada
Perusahaan
Manufaktur Sektor Makanan dan Minuman yang Terdaftar di Bursa
Efek
Indonesia. Berdasarkan hasil penelitian menghasilkan kesimpulan
secara uji
parsial bahwa ROE, PER, PBV berpengaruh terhadap Return Saham dan
TATO
tidak berpengaruh terhadap Return Saham. Sedangkan secara simultan
secara
bersama-sama variabel bebas berpengaruh terhadap Return
Saham.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Muzayin (2017) dengan judul
Pengaruh
Price Earning Ratio dan Price Book Value Terhadap Return Saham
pada
perusahaan yang tergabung dalam indeks LQ45 periode 2012-2015.
Berdasarkan
hasil penelitian menghasilkan kesimpulan secara uji parsial Price
Earning Ratio
berpengaruh terhadap Return Saham dan Price Book Value tidak
berpengaruh
terhadap Return Saham. Sedangkan secara simultan Price Earning
Ratio dan
Price Book Value berpengaruh terhadap Return Saham.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Sofiani dkk (2018) dengan
judul
Pengaruh TATO, FATO, DAR, dan DER terhadap ROA pada Indeks
IDX30
17
terhadap ROA, FATO tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap
ROA,
DAR tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ROA, dan DAR
tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ROA. Sedangkan secara
simultan
bahwa secara bersama-sama variabel bebas berpengaruh signifikan
terhadap
ROA.
Adapun kerangka pemikiran dalam penelitian ini dapat dilihat pada
gambar
1.1 sebagai berikut :
X1 (TATO)
asosiatif dengan menggunakan pendekatan kuantitatif. Menurut
Pujileksono
(2016:21) : “Penelitian asosiatif adalah penelitian yang bertujuan
untuk
mengetahui hubungan dua variabel atau lebih”. Dalam penelitian ini
metode
asosiatif digunakan untuk menjelaskan tentang pengaruh pengaruh
total
asset turnover, working capital turnover dan price to book value
terhadap
return saham pada perusahaan manufaktur sektor industri barang
konsumsi.
2. Teknik Pengumpulan data
studi dokumentasi. Menurut Sugiyono (2017:163) : “Dokumentasi
adalah
peninggalan tertulis mengenai data berbagai kegiatan atau kejadian
dari
suatu organisasi yang dari segi waktu relatif belum terlalu lama”.
Data yang
dibutuhkan dalam penelitian ini adalah bersumber pada buku,
struktur
organisasi, data nama perusahaan, kode emiten dan laporan keuangan
seperti
laporan neraca dan laporan laba rugi perusahaan manufaktur sektor
industri
barang konsumsi tahun 2018 yang diakses dari situs resmi
www.idx.co.id.
3. Populasi dan Sampel
generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai kualitas
dan
19
kemudian ditarik kesimpulannya”.
manufaktur sektor industri barang konsumsi yang terdaftar di BEI
yang
berjumlah 50 Emiten.
besar, dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada
pada
populasi, misalnya karena keterbatasan dana, tenaga dan waktu,
maka
peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi
itu.
Dalam penelitian ini pemilihan sampel dilakukan secara
purposive
sampling. Menurut Sugiyono (2018 : 85) : ”Sampling Purposive
adalah
teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu”. Kriteria
sebagai
berikut :
1) Perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi yang ada
di
BEI Tahun 2018.
2018.
telah memenuhi kriteria.
indikator yang akan dijadikan parameter dalam penelitian.
a. Menghitung Total Asset Turnover
Total Asset Turnover
Perputaran Modal Kerja
PBV
(Suteja dan Gunardi, 2016:23 )
menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau
residual
memiliki distribusi normal”. Model regresi yang baik adalah
memiliki
nilai residual yang terdistribusi normal. Jadi uji normalitas
bukan
dilakukan pada masing-masing variabel tetapi pada nilai
residualnya.
Beberapa peneliti sering melakukan kesalahan dalam memenuhi
asumsi normalitas ini dikarenakan datanya tidak berdistribusi
normal,
penyebabnya adalah para peneliti tersebut melakukan pengujian
normalitas pada data per variabel. Tentunya itu sangat sulit
sebab
sebenarnya untuk regresi linier berganda, asumsi normalitas tidak
pada
per variabel, melainkan pada residual. Jadi seharusnya asumsi
normalitas
akan mudah dicapai apabila kita mengikuti aturan yang benar,
yaitu
melakukan pengujian normalitas pada residual.
Penelitian ini menggunakan uji statistik non-parametrik
Kolmogorov Smirnov one sample K-S.
Dasar analisis dan pengambilan keputusan :
1) Jika nilai sig. atau nilai probabilitas > 0,05 distribusi
adalah normal.
2) Jika nilai sig. atau nilai probabilitas < 0,05 distribusi
adalah tidak
normal.
22
untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi
antar
variabel bebas (independen)”. Model regresi yang baik seharusnya
tidak
terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel
independen
saling berkorelasi, maka variabel–variabel ini tidak
ortogonal.
Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi
antar
sesama variabel independen sama dengan nol.
Untuk mengetahui terjadi atau tidaknya multikolinieritas
dapat
dilihat dari (1) nilai tolerance dan lawannya (2) variance
inflation factor
(VIF).
Maka kriteria keputusan yang akan diambil yaitu :
1) Jika nilai tolerance ≥ dari 0,10 dan nilai VIF ≤ 10 maka
dapat
disimpulkan tidak terjadi multikolinieritas.
2) Jika nilai tolerance ≤ dari 0,10 dan nilai VIF ≥ 10 maka
dapat
disimpulkan terjadi multikolinieritas.
c. Uji Autokorelasi
apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara
kesalahan
pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode
t-
1 (sebelumnya)”. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada
problem
autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang
berurutan
23
sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul
karena
residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi
ke
observasi lainnya.
autokorelasi. Untuk mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi
dapat
dilihat dengan menggunakan Run Test. Pengambilan keputusan
ada
tidaknya autokorelasi adalah :
1) Nilai Sig. atau signifikasi > 0,05 maka tidak terdapat
autokorelasi.
2) Nilai Sig. atau signifikasi < 0,05 maka terdapat
autokorelasi.
d. Uji Heteroskedastisitas
menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance
dan
residual satu pengamatan ke pengamatan lain”. Jika variance
dan
residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka
disebut
homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.
Model
regresi yang baik adalah homoskedastisitas atau tidak terjadi
heteroskedastisitas. Pada penelitian ini cara untuk mendeteksi ada
atau
tidak terjadi heteroskedastisitas adalah menggunakan uji park.
Park
mengemukakan metode bahwa variance (s²) merupakan fungsi dari
variabel-variabel independen yang dinyatakan dalam persamaan
sebagai
berikut :α²i = αXiβ
24
adalah sebagai berikut :
heteroskedastisitas.
e. Uji Linieritas
sebaiknya berbentuk linier, kuadrat atau kubik. Dengan uji
linieritas akan
diperoleh informasi apakah model empiris sebaiknya linier, kuadrat
atau
kubik.
dengan Lagrange Multiplier. Kriteria untuk menentukan uji ini
adalah :
1) Jika nilai c² hitung > c² tabel, maka hipotesis yang
menyatakan model
linier ditolak.
2) Jika nilai c² hitung < c² tabel, maka hipotesis yang
menyatakan model
linier diterima.
Menurut Sujarweni (2015:149) : “Regresi yang memiliki satu
variabel dependen dan lebih dari satu variabel independen”. Alat
analisis
25
Price To Book Value. Model regresi yang digunakan sebagai berikut
:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3+e
Keterangan :
b3 = Koefisien regresi
e = error term
derajat korelasi dari dua variabel, atau untuk mengetahui
signifikan
tidaknya hubungan variabel independen dengan variabel
dependen”.
Analisis korelasi dilakukan rangka menguji hipotesis asosiatif,
yaitu
dugaan hubungan antar variabel dalam populasi melalui data
hubungan
26
adalah sebagai berikut :
Interval Koefisian Tingkat Hubungan
0,00 - 0,199 Sangat Lemah
Menurut Ghozali (2016:95) : “Koefisien determinasi (R²) pada
intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam
menerangkan
variasi variabel dependen”. Nilai koefisien determinasi adalah
antara nol
dan satu. Nilai R² yang kecil berarti kemampuan
variabel-variabel
independen dalam menjelaskan variabel-variabel dependen amat
terbatas.
Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel
independen
memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variasi variabel dependen.
Menurut Ghozali (2016:171) : “Uji pengaruh simultan digunakan
untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama
atau
simultan mempengaruhi variabel dependen”.
Dalam Penelitian ini uji F dilakukan untuk menguji apakah
semua
variabel bebas yaitu, Total Asset Turnover, Working Capital Turn
Over
dan Price To Book Value mempunyai pengaruh secara
bersama-sama
(Simultan) terhadap Return Saham.
Maka hipotesis yang diuji :
1) H0 : b = 0 artinya Total Asset Turnover, Working capital
Turn
Overdan Price To Book Value tidak mempunyai pengaruh bersama-
sama terhadap Return Saham.
2) Ha : b1 ≠ 0 artinya Total Asset Turnover, Working capital
Turn
Overdan Price To Book Value mempunyai pengaruh bersama-sama
terhadap Return Saham.
analisis sebagai berikut :
a) Nilai sig. > 0,05 maka H0 diterima dan Ha ditolak.
b) Jika nilai sig. < 0,05 maka H0 ditolak Ha diterima.
e. Uji Parsial (Uji t)
Menurut Ghozali (2016:171) : “Uji parsial digunakan untuk
mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen
terhadap
variabel dependen”. Pengujian hipotesis akan dilakukan dengan
menggunakan tingkat signifikan sebesar 0,05 (α=5%) atau
tingkat
keyakinan sebesar 0,95%. Hipotesis dirumuskan sebagai berikut
:
28
1) H0 : b1 = 0 artinya TATO secara individual tidak mempunyai
pengaruh terhadap Return Saham.
terhadap Return Saham.
2) H0 : b2 = 0 artinya WCT secara individual tidak mempunyai
pengaruh terhadap Return Saham.
terhadap Return saham.
3) H0 : b3 = 0 artinya PBV secara individual tidak mempunyai
pengaruh terhadap Return Saham.
terhadap Return Saham.
a) Nilai signifikan ≥ 0,05 maka H0 diterima dan Ha ditolak.
b) Jika nilai signifikan ≤ 0,05 maka H0 ditolak Ha diterima.
85
sebagai berkut :
1. Berdasarkan nilai koefisien korelasi berganda dapat dilihat
nilai R (Korelasi)
yang diperoleh sebesar 0,339. Hal ini berarti bahwa hubungan antara
PBV,
TATO, WCT terhadap Return Saham memiliki hubungan yang lemah.
Nilai
koefisien determinasi diperoleh sebesar 0,115. Hal ini berarti
bahwa sebesar
11,5% return saham dijelaskan oleh variabel TATO, WCT dan PBV
sedangkan sisanya yaitu sebesar 88,5% Return Saham dipengaruhi
oleh
variabel-variabel lainnya yang tidak diteliti dalam penelitian
ini.
2. Uji F memiliki nilai sig 0,280 > 0,05 artinya secara
bersama-sama TATO,
WCT, dan PBV tidak berpengaruh signifikan terhadap Return
Saham.
3. Uji parsial (uji t) dari variabel (TATO, WCT, PBV) tidak ada
satupun dari
ketiga variabel tersebut yang berpengaruh signifikan terhadap
Return Saham
secara parsial.
B. Saran
memberikan beberapa saran sebagai berikut :
1. Penelitian berikutnya diharapkan memasukan variabel yang lain
dan
menggunakan sektor selain manufaktur atau semua sektor perusahaan
yang
86
terdaftar di BEI untuk sampel penelitian, sehingga dapat lebih
mencerminkan
reaksi pasar modal secara keseluruhan. Di samping itu perlu
menambah
periode penelitian menjadi 5 tahun.
2. Bagi investor perlu mempertimbangkan beberapa informasi
perusahaan
dalam menanamkan modalnya disarankan melihat variabel selain
TATO,
WCT dan PBV karena ketiga variabel ini tidak berpengaruh baik
secara
simultan dan parsial terhadap Return Saham.
87
DAFTAR PUSTAKA
Andansari, Neni Awika, Kharis Raharjo, Rita Andini, 2016. Pengaruh
ROE, PER,
TATO dan PBV Terhadap Return Saham Pada Perusahaan Manufaktur
Sektor
Makanan dan Minuman yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Journal
Of
Accounting.Vol.2 (2).
Ambarwati, Sri Dwi Ari. 2010. Manajemen Keuangan Lanjut. Graha
Ilmu,
Yogyakarta.
https://market.bisnis.com/read/20190430/7/917087/barang-konsumsi-pimpin-
Bursa Efek Indonesia. 2018. Data Laporan Keuangan Sekor Barang
Konsumsi
terdapat di www.idx.co.id
Fahmi, Irham. 2013. Pengantar Pasar Modal, Panduan Bagi Para
Akademisi dan
Praktis Bisnis dalam Memahami Pasar Modal Indonesia. Alfabeta.
Bandung
____. 2017. Pengantar Pasar Modal. Alfabeta, Bandung.
Ghozali, Imam, 2016. Aplikasi Analisis Multivarierte dengan Program
IBM SPSS
23, Penerbit Universitas Diponegoro,Semarang
____. 2015. Pasar modal. Graha Ilmu, Yogyakarta.
Harahap, Sofyan Syafri. 2016. Analisis Kritis Atas Laporan
Keuangan. PT
RajaGrafindo, Jakarta.
Hery. 2015. Analisis Laporan Keuangan. CAPS (Center for Academic
Publishing
Service), Yogyakarta.
penerapannya. CV Mandar Maju, Bandung.
Kasmir. 2016. Pengantar Manajemen Keuangan. Prenadamedia Group,
Jakarta.
Kodrat dan Indonajaya. 2010. Manajemen Investasi. Edisi Pertama.
Graha Ilmu,
Akuntansi, Vol. 08 (02), 62 – 71.
Murhadi, Werner R. 2013. Analisis Laporan Keuangan. Salemba Empat,
Jakarta.
Muzayin, Ade Fajar, 2017. Pengaruh Price Earning dan Price To Book
Value
terhadap Return Saham pada Perusahaan yang Tergabung dalam Indeks
LQ45
Periode 2012-2015. Manajemen dan Bisnis. Vol.1 No.1.
Pujileksono, Sugeng. 2016. Metode Penelitian Komunikasi kualitatif.
Kelompok
Instrans Publishing wisma Kalimetro, malang.
Rokhmatussa’dyah, ana dan Suratman. 2017. Hukum Investasi &
Pasar Modal.
Sinar Grafika, Jakarta.
Sofiani, Rian, Dedi Hariyanto, dan Heni Safitri, 2018. Pengaruh
TATO, FATO,
DAR, dan DER terhadap ROA pada Indeks IDX30 yang Terdaftar di
Bursa
Efek Indonesia. Jurnal Produktivitas. Vol 5.
Sudana, I Made. 2011. Manajemen Keuangan Perusahaan Teori &
Praktik.Erlangga,
Jakarta.
Dan R&D. CV.Alfabeta, Bandung.
____. 2017. Statistika Untuk Penelitian. CV.Alfabeta,
Bandung.
. 2018. Metode Penelitian Kuantitatif kualitatif dan R&D.
CV.Alfabeta,
Bandung.
Sujarweni, Wiratna. 2015. SPSS Untuk Penelitian Pustaka Baru
Press,Yogyakarta.
Sutera Jaja dan Ardi Gunardi. 2016. Manajemen Investasi dan
Portofolio. PT Refika
Aditama, Bandung.
1 ADES 804.302.000.000 881.275.000.000 0,91265723
2 ALTO 290.274.839.317 1.109.843.522.344 0,261545735
3 BTEK 890.045.953.988 5.165.236.468.706 0,172314658
4 BUDI 2.647.193.000.000 3.392.980.000.000 0,780197054
5 CAMP 961.136.629.003 1.004.275.813.783 0,957044485
6 CEKA 3.629.327.583.572 1.168.956.042.706 3,104759675
7 CINT 370.390.736.433 491.382.035.136 0,753773459
8 CLEO 831.104.026.853 833.933.861.594 0,996606644
9 DLTA 893.006.350.000 1.523.517.170.000 0,586147874
10 DVLA 1.699.657.296.000 1.682.821.739.000 1,010004361
11 GGRM 95.707.663.000.000 69.097.219.000.000 1,385115991
12 HMSP 106.741.891.000.000 46.602.420.000.000 2,290479572
13 HOKI 1.430.785.280.985 758.846.556.031 1,885473775
14 HRTA 2.745.593.297.236 1.537.031.552.479 1,786295989
15 ICBP 38.413.407.000.000 34.367.153.000.000 1,117736084
16 IIKP 17.802.375.343 298.090.648.072 0,059721348
17 INAF 1.592.980.000.000 1.442.351.000.000 1,117736084
18 INDF 73.394.728.000.000 96.537.796.000.000 0,760269356
19 KAEF 7.454.114.741.189 9.460.427.317.681 0,787925798
20 KICI 86.916.161.329 154.088.747.766 0,564065596
21 KINO 3.611.694.059.699 1.975.979.249.304 1,827799589
22 KLBF 21.074.306.186.027 18.146.206.145.369 1,161361555
23 LMPI 455.555.959.093 786.704.752.983 0,579068523
24 MBTO 502.517.714.607 648.016.880.325 0,775470099
25 MERK 611.958.076.000 1.263.113.689.000 0,484483765
26 MGNA 257.437.549.951 204.476.568.540 1,259007581
27 MLBI 3.649.615.000.000 2.889.501.000.000 1,263060646
28 MRAT 300.572.751.733 511.887.783.867 0,58718485
29 MYOR 24.060.802.395.725 17.591.706.426.634 1,367735557
30 PCAR 176.509.268.479 117.423.511.774 1,503185059
31 PSDN 1.334.070.483.011 697.657.400.651 1,912214336
32 PYFA 250.445.853.364 187.057.163.854 1,338873359
33 RMBA 21.923.057.000.000 14.879.589.000.000 1,473364419
34 ROTI 2.766.545.866.684 4.393.810.380.883 0,629646167
35 SCPI 2.205.541.657.000 1.635.702.779.000 1,348375564
36 SIDO 2.763.292.000.000 3.337.628.000.000 0,827920907
37 SKBM 1.953.910.957.160 1.771.365.972.009 1,10305323
38 SKLT 1.045.029.834.378 747.293.725.435 1,398419121
39 STTP 2.826.957.323.397 2.631.189.810.030 1,074402657
40 TCID 2.648.754.344.347 2.445.143.511.801 1,083271526
41 TSPC 10.088.118.830.780 7.869.975.060.326 1,281848894
42 ULTJ 5.472.882.000.000 5.555.871.000.000 0,985062828
43 UNVR 41.802.073.000.000 19.522.970.000.000 2,141173858
44 WIIM 1.405.384.153.405 1.255.573.914.558 1,119316145
45 WOOD 2.101.477.235.890 4.588.497.407.410 0,457988106
90
1 ADES 364.138.000.000 262.397.000.000 101.741.000.000
2 ALTO 188.531.394.038 246.962.435.572 -58.431.041.534
3 BTEK 1.041.085.332.081 483.324.264.340 557.761.067.741
4 BUDI 1.472.140.000.000 1.467.508.000.000 4.632.000.000
5 CAMP 664.681.699.769 61.322.975.128 603.358.724.641
6 CEKA 809.166.450.672 158.255.592.250 650.910.858.422
7 CINT 219.577.845.340 81.075.913.501 138.501.931.839
8 CLEO 198.544.322.066 121.061.155.519 77.483.166.547
9 DLTA 1.384.227.944.000 192.299.843.000 1.191.928.101.000
10 DVLA 1.203.372.372.000 416.537.366.000 786.835.006.000
11 GGRM 45.284.719.000.000 22.003.567.000.000
23.281.152.000.000
12 HMSP 37.831.483.000.000 8.793.999.000.000 -58.431.041.534
13 HOKI 490.747.589.782 183.224.424.681 307.523.165.101
14 HRTA 1.430.530.685.815 388.009.846.474 1.042.520.839.341
15 ICBP 14.121.568.000.000 7.235.398.000.000
6.886.170.000.000
16 IIKP 21.055.644.654 22.158.317.850 -1.102.673.196
17 INAF 867.493.107.334 827.237.832.766 40.255.274.568
18 INDF 33.272.618.000.000 31.204.102.000.000
2.068.516.000.000
19 KAEF 5.369.546.726.061 3.774.304.481.466 1.595.242.244.595
20 KICI 97.221.132.552 15.902.122.815 81.319.009.737
21 KINO 1.975.979.249.304 1.316.323.262.100 659.655.987.204
22 KLBF 10.648.288.386.726 2.286.167.471.594
8.362.120.915.132
23 LMPI 525.674.069.930 379.536.352.404 146.137.717.526
24 MBTO 392.357.840.917 240.203.560.883 152.154.280.034
25 MERK 973.309.659.000 709.437.157.000 263.872.502.000
26 MGNA 34.421.460.904 38.728.791.165 -4.307.330.261
27 MLBI 1.228. 961.000.000 1.578.919.000.000 -349.958
28 MRAT 382.330.851.179 122.929.175.890 259.401.675.289
29 MYOR 12.647.858.727.872 4.764.510.387.113
7.883.348.340.759
30 PCAR 86.383.519.237 23.934.318.332 146.137.717.526
31 PSDN 369.067.844.907 361.013.085.421 8.054.759.486
32 PYFA 91.387.136.759 33.141.647.397 58.245.489.362
33 RMBA 9.584.354.000.000 6.028.559.000.000 3.555.795.000.000
34 ROTI 1.876.409.299.238 525.422.150.049 1.350.987.149.189
35 SCPI 1.343.319.687.000 499.413.906.000 843.905.781.000
36 SIDO 1.547.666.000.000 368.380.000.000 1.179.286.000.000
37 SKBM 851.410.216.636 615.506.825.729 235.903.390.907
38 SKLT 356.735.670.030 291.349.105.535 65.386.564.495
39 STTP 1.250.806.822.918 676.673.564.908 574.133.258.010
40 TCID 1.333.428.311.186 231.533.842.787 1.101.894.468.399
41 TSPC 5.130.662.268.849 2.039.075.034.339 3.091.587.234.510
42 ULTJ 2.793.521.000.000 635.161.000.000 2.158.360.000.000
43 UNVR 8.325.029.000.000 11.134.786.000.000
-2.809.757.000.000
44 WIIM 888.979.741.744 150.202.377.711 738.777.364.033
45 WOOD 2.326.016.811.717 1.834.205.245.388 491.811.566.329
91
1 ADES 804.302.000.000 101.741.000.000 7,905387209
2 ALTO 290.274.839.317 -58.431.041.534 -4,967819017
3 BTEK 890.045.953.988 557.761.067.741 1,595747723
4 BUDI 2.647.193.000.000 4.632.000.000 571,5010794
5 CAMP 961.136.629.003 603.358.724.641 1,592977096
6 CEKA 3.629.327.583.572 650.910.858.422 5,57576746
7 CINT 370.390.736.433 138.501.931.839 2,674264045
8 CLEO 831.104.026.853 77.483.166.547 10,72625273
9 DLTA 893.006.350.000 1.191.928.101.000 0,749211592
10 DVLA 1.699.657.296.000 786.835.006.000 2,160119063
11 GGRM 95.707.663.000.000 23.281.152.000.000 4,11095048
12 HMSP 106.741.891.000.000 -58.431.041.534 -1826,801101
13 HOKI 1.430.785.280.985 307.523.165.101 4,652609765
14 HRTA 2.745.593.297.236 1.042.520.839.341 2,63360999
15 ICBP 38.413.407.000.000 6.886.170.000.000 5,578341371
16 IIKP 17.802.375.343 -1.102.673.196 -16,14474298
17 INAF 1.592.980.000.000 40.255.274.568 39,57195714
18 INDF 73.394.728.000.000 2.068.516.000.000 35,48182755
19 KAEF 7.454.114.741.189 1.595.242.244.595 4,67271649
20 KICI 86.916.161.329 81.319.009.737 1,068829559
21 KINO 3.611.694.059.699 659.655.987.204 5,475117531
22 KLBF 21.074.306.186.027 8.362.120.915.132 2,52021065
23 LMPI 455.555.959.093 146.137.717.526 3,117305832
24 MBTO 502.517.714.607 152.154.280.034 3,30268537
25 MERK 611.958.076.000 263.872.502.000 2,319143038
26 MGNA 257.437.549.951 -4.307.330.261 -59,76731162
27 MLBI 3.649.615.000.000 -349.958 -10428722,88
28 MRAT 300.572.751.733 259.401.675.289 1,158715538
29 MYOR 24.060.802.395.725 7.883.348.340.759 3,05210443
30 PCAR 176.509.268.479 146.137.717.526 1,207828283
31 PSDN 1.334.070.483.011 8.054.759.486 165,6251171
32 PYFA 250.445.853.364 58.245.489.362 4,29983259
33 RMBA 21.923.057.000.000 3.555.795.000.000 6,165444577
34 ROTI 2.766.545.866.684 1.350.987.149.189 2,047795842
35 SCPI 2.205.541.657.000 843.905.781.000 2,61349277
36 SIDO 2.763.292.000.000 1.179.286.000.000 2,34319071
37 SKBM 1.953.910.957.160 235.903.390.907 8,282674317
38 SKLT 1.045.029.834.378 65.386.564.495 15,9823328
39 STTP 2.826.957.323.397 574.133.258.010 4,923869649
40 TCID 2.648.754.344.347 1.101.894.468.399 2,403818533
41 TSPC 10.088.118.830.780 3.091.587.234.510 3,263087232
42 ULTJ 5.472.882.000.000 2.158.360.000.000 2,535666895
43 UNVR 41.802.073.000.000 -2.809.757.000.000 -14,87746912
44 WIIM 1.405.384.153.405 738.777.364.033 1,902310793
45 WOOD 2.101.477.235.890 491.811.566.329 4,272931708
92
93
No Kode Harga saham Book Value PBV
1 ADES 920 816,9462862 1,12614503
2 ALTO 400 175,8494022 2,274673641
3 BTEK 150 48,84725507 3,070796912
4 BUDI 96 252,8474477 0,379675575
5 CAMP 346 150,4541374 2,299704122
6 CEKA 1.375 1641,424497 0,837687023
7 CINT 284 377,1107663 0,753094383
8 CLEO 284 52,95649054 5,362893143
9 DLTA 5.500 1598,733311 3,440223558
10 DVLA 1.940 1071,662378 1,810271631
11 GGRM 83.625 23456,94843 3,565041729
12 HMSP 3.710 303,9790026 12,20479036
13 HOKI 730 237,1393917 3,078358238
14 HRTA 306 237,2733024 1,289652046
15 ICBP 10.450 1853,806684 5,637049477
16 IIKP 240 8,150200647 29,4471278
17 INAF 6.500 160,2463056 40,56255759
18 INDF 7.450 3828,319729 1,946023459
19 KAEF 2.600 576,5204074 4,509814339
20 KICI 284 342,9333402 0,828149284
21 KINO 2.800 1511,335465 1,852666113
22 KLBF 1.520 311,9662908 4,872321288
23 LMPI 144 327,6994294 0,43942707
24 MBTO 126 280,8401781 0,448653753
25 MERK 4.300 1156,875895 3,716906903
26 MGNA 50 19,9694852 2,503820179
27 MLBI 16.000 553,9416232 28,88391002
28 MRAT 179 859,6366093 0,208227521
29 MYOR 2.620 373,127588 7,021726842
30 PCAR 5.350 77,90363426 68,67458818
31 PSDN 192 113,2533933 1,695313441
32 PYFA 189 222,2612708 0,850350577
33 RMBA 312 229,8271939 1,357541702
34 ROTI 1.200 459,3694321 2,612276561
35 SCPI 29.000 139557,0353 0,207800344
36 SIDO 840 193,5071333 4,340925244
37 SKBM 695 514,3689177 1,351170291
38 SKLT 1.500 491,890795 3,049457349
39 STTP 3.750 1244,70641 3,012758646
40 TCID 17.250 9809,995832 1,758410533
41 TSPC 1.390 1141,533078 1,217660729
42 ULTJ 1.350 403,363544 3,34685675
43 UNVR 45.400 993,202228 45,71073113
44 WIIM 141 478,1131579 0,294909265
45 WOOD 615 386,8827338 1,589628966
94
95
Positive ,304
Negative -,290
b. Calculated from data.
Uji Normalitas Setelah Outlier
Positive ,124
Negative -,129
b. Calculated from data.
No Kode Nama Emiten No Kode Nama Emiten
1 AISA Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk 26 MBTO Martina Berto
Tbk
2 BTEK Bumi Teknokultura Unggul Tbk 27 MLBI Multi Bintang Indonesia
Tbk
3 HRTA Hartadinata Abadi Tbk 28 PSDN Prasidha Aneka Niaga Tbk
4 ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk 29 SKLT Sekar Laut Tbk
5 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk 30 TCID Mandom Indonesia
Tbk
Uji Multikolinieritas
Coefficients a
Uji Autokorelasi
Runs Test
a. Dependent Variable: LnRes_2
Uji Linieritas, Uji Korelasi Berganda, dan Uji Determinasi
(R²)
Model Summary
b. Dependent Variable: Return Saham
Uji Regresi Linier Berganda
a. Dependent Variable: Return Saham
98
1 Regression ,387 3 ,129 1,338 ,280 a
Residual 2,986 31 ,096
b. Dependent Variable: Return Saham
Uji T (Parsial)
a. Dependent Variable: Return Saham