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