Abstrak —Saham adalah secarik kertas yang menunjukkan hak pemodal untuk memperoleh bagian dari prospek atau kekayaan organisasi yang menerbitkanya. Setiap investasi saham tentunya menginginkan suatu keuntungan yang disebut dengan return . Untuk itu perlu diketahui faktor apa saja yang mempengaruhi Return Saham. Ada 6 faktor yang diduga berpengaruh terhadap Return Saham yaitu yaitu Price to Book Value (PBV), Debt to Equity Ratio (DER), Return  on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Net Profit Margin (NPM), dan Price  Earning Ratio (PER).  Permasalahan pada penelitian ini yaitu apakah ke enam faktor tersebut  mempengaruhi Return Saham secara signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan ke enam faktor tersebut dengan Return Saham perusahaan properti dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2019. Dengan menggunakan metode Regresi Linear Berganda diperoleh hanya terdapat dua faktor yang berpengaruh signifikan terhadap Return Saham yaitu PBV  dan  PER, dimana PBV berpengaruh positif sedangkan PER berpengaruh negatif.  Model regresi yang terbentuk telah memenuhi asumsi dan memiliki tingkat kebaikan model sebesar 86,2%. Dengan demikian untuk mendapatkan Return saham yang tinggi dipilih perusahaan yang memiliki nilai rasio PVB yang tinggi karena semakin tinggi rasio PBV maka harga per lembar saham akan meningkat dan memilik rasio PER yang rendah.
Kata Kunci —Properti dan Real Estate ,  Regresi Linear Berganda, Return Saham.

## I. PENDAHULUAN
NVESTASI adalah aktivitas penanaman modal pada salah satu atau beberapa instrumen pada waktu tertentu dengan mengharapkan imbal hasil. Tujuan investasi yaitu untuk mengantisipasi kebutuhan masa datang, mengembangkan atau menambah asset kekayaan, mengatasi adanya inflasi, mengantisipasi ketidakpastian masa datang [1].  Umumnya, investasi dibedakan menjadi dua, yaitu investasi pada aset- aset finansial ( financial assets ) dan investasi pada aset - aset riil ( real assets ). Investasi sektor riil adalah jenis investasi dengan pengadaan aset -  aset contohnya seperti tanah, bangunan, mesin dan sebagainya. Sedangkan investasi sektor finansial adalah jenis investasi yang penanaman modalnya berupa instrumen-instrumen keuangan di pasar modal maupun pasar uang. Instrumen – instrumen tersebut seperti saham, obligasi, valas dan sebagainya [2].
Saham  adalah secarik kertas yang menunjukkan hak pemodal yaitu pihak yang memiliki kertas tersebut untuk memperoleh bagian dari prospek atau kekayaan organisasi yang menerbitkan sekuritas tersebut, dan berbagai kondisi yang memungkinkan pemodal tersebut menjalankan haknya [3].  Dalam melakukan investasi, seorang investor tentunya akan menginginkan keuntungan atau Return saham yang tinggi.
Menurut laporan keuangan tahunan pada Bursa Efek Indonesia (BEI) menunjukkan bahwa indeks saham pada sektor properti dan real estate mengalami kenaikan sebesar 12,54% dari Desember 2018 hingga Desember 2019  yang artinya saham-saham pada sektor tersebut sedang mengalami tren meningkat. Begitupula jika dilihat semakin bertambahnya jumlah penduduk maka terjadi banyaknya pembangunan di sektor perumahan, apartemen, dan pembangunan gedung-gedung perkantoran yang dapat menarik minat  investor untuk menginvestasikan dananya, sehingga prospek perdagangan saham di sektor ini diperkirakan akan semakin meningkat. Sebelum melakukan investasi pada perusahaan investor akan menganalisis laporan keuangan dari perusahaan tersebut. Salah satu teknik analisis yang dilakukan untuk membuat keputusan investasi saham jangka panjang adalah analisis fundamental melalui analisis rasio  –  rasio pada laporan keuangan. Berdasarkan uraian tersebut,  penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui faktor- faktor apa saja yang mempengaruhi nilai Return  saham di perusahaan properti dan real estate yang terdaftar di BEI tahun 2019.
Ilmu statistik yang digunakan untuk mengetahui hubungan dan pengaruh antar variabel dapat dilakukan analisis menggunakan  Regresi Linear Berganda.  Regresi Linear Berganda  atau sering disebut dengan regresi klasik merupakan metode regresi yang digunakan untuk menguji hubungan dan pengaruh antara dua atau lebih variabel prediktor terhadap variabel respon [4].
Selanjutnya, terkait variabel yang diduga berpengaruh terhadap  Return  saham berdasarkan penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh Indriani (2014) menyatakan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap Return saham adalah Price Earning Ratio (PER). Sedangkan Palupi (2019) menyatakan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap Return saham adalah Return on Assets (ROA) dan Debt to Equity Ratio (DER). Selain itu penelitian yang dilakukan oleh Putri (2012) menyatakan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap Return saham adalah Debt to Equity Ratio (DER) dan Price to Book Value (PBV). Serta faktor-faktor lain pada rasio keuangan yang diduga berpengaruh terhadap Return saham yaitu Net Profit Margin (NPM) dan Return on Equity (ROE).
Berdasarkan  keenam variabel yang diduga berpengaruh tersebut, maka penelitian ini akan melakukan analisis dengan menggunakan  metode  Regresi Linear Berganda  untuk mendapatkan kesimpulan tentang variabel apa saja yang memberikan pengaruh terhadap Return saham, sehingga bagi para investor dapat menjadikan hasil penelitian ini sebagai alat bantu dalam mengambil keputusan terhadap saham yang diperjualbelikan melalui variabel yang berpengaruh dalam

## Pemodelan
Return Saham di Perusahaan Sektor Properti dan Real Estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2019
Liya Puji Putri Efendi, Lucia Aridinanti, dan Zakiatul Wildani Departemen Statistika Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : luciaridinanti@gmail.com
I
penelitian ini agar dapat meningkatkan nilai Return  yang diperoleh.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Regresi Linear Berganda
Regresi Linear Berganda adalah lanjutan dari regresi linear sederhana, pada regresi sederhana merupakan hubungan linear antara dua variabel di mana  salah satu variabel dianggap mempengaruhi satu variabel yang lain. Variabel yang dipengaruhi merupakan variabel respon dan variabel yang mempengaruhi dinamakan variabel prediktor [5]. Namun apabila terdapat dua atau lebih variabel prediktor maka metode yang digunakan merupakan Regresi Linear Berganda. Bentuk umum model dari regresi linier berganda dengan k variabel prediktor adalah seperti pada Persamaan 1 berikut ini:
𝑦𝑦 𝑖𝑖 = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 2 +. . . + 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑘𝑘 + 𝜀𝜀 𝑖𝑖 (1)
Keterangan: 𝑦𝑦 𝑖𝑖 = Variabel respon ke-i, ( 𝑖𝑖 =  1,2, . . , 𝑛𝑛 ) 𝛽𝛽 0 , 𝛽𝛽 1 , . . . , 𝛽𝛽 𝑘𝑘 = Parameter model regresi 𝑋𝑋 1 , 𝑋𝑋 2 , . . . , 𝑋𝑋 𝑘𝑘 = Variabel prediktor 𝜀𝜀 𝑖𝑖 = Error untuk pengamatan ke-i Persamaan 1 dapat ditulis dalam bentuk notasi matriks yaitu sebagai berikut:
𝒚𝒚 = 𝐗𝐗𝜷𝜷 + 𝜺𝜺 (2)
� 𝑦𝑦 1 𝑦𝑦 2 ⋮ 𝑦𝑦 𝑛𝑛 � = � 1 𝑋𝑋 11 𝑋𝑋 12 ⋯ 𝑋𝑋 1𝑘𝑘 1 𝑋𝑋 21 𝑋𝑋 22 ⋯ 𝑋𝑋 2𝑘𝑘 ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮
1 𝑋𝑋 𝑛𝑛1 𝑋𝑋 𝑛𝑛2 ⋯ 𝑋𝑋 𝑛𝑛𝑘𝑘 � � 𝛽𝛽 0 𝛽𝛽 1 ⋮ 𝛽𝛽 𝑘𝑘 � + � 𝜺𝜺 1 𝜺𝜺 2 ⋮ 𝜺𝜺 𝑛𝑛 � (3)
Keterangan:
y  = Vektor variabel respon berukuran n x 1 X = Matriks variabel prediktor berukuran n x (k+1) β = Vektor parameter berukuran (k+1) x 1 𝜺𝜺 = Vektor error berukuran n x 1

## B. Estimasi Parameter Model
Metode yang digunakan untuk mengestimasi parameter adalah  menggunakan metode kuadrat terkecil atau sering disebut dengan OLS (Ordinary Least Square). Metode ini bertujuan untuk meminimumkan kuadrat error. Estimasi parameter model regresi diperoleh dengan meminimumkan kuadrat errornya yaitu sebagai berikut:
𝜺𝜺 = 𝒚𝒚 − 𝐗𝐗𝜷𝜷� (4) 𝜺𝜺 𝟐𝟐 = �𝒚𝒚 − 𝐗𝐗𝜷𝜷�� T (( 𝒚𝒚 − 𝐗𝐗𝜷𝜷� )
𝜺𝜺 𝟐𝟐 = 𝒚𝒚 T 𝒚𝒚 − 2 𝜷𝜷� T 𝐗𝐗 T 𝒚𝒚 + 𝜷𝜷� T 𝐗𝐗 T 𝐗𝐗𝜷𝜷� (5)
Untuk mendapatkan nilai kuadrat terkecil maka dilakukan dengan cara diferensiasi terdahap 𝛽𝛽 dan disamadengankan nol, sehingga diperoleh estimasi OLS untuk parameter regresi adalah sebagai berikut:
𝜷𝜷� = ( 𝐗𝐗 T 𝐗𝐗 ) −1 𝐗𝐗 T 𝒚𝒚 (6)
dimana,
𝛽𝛽̂ ( 𝑘𝑘+1 )× 1 = � 𝛽𝛽 0 𝛽𝛽 1 ⋮ 𝛽𝛽 𝑘𝑘 � 𝑦𝑦 𝑛𝑛 × 1 = � 𝑦𝑦 1 𝑦𝑦 2 ⋮ 𝑦𝑦 𝑛𝑛 � 𝑋𝑋 𝑛𝑛 ×( 𝑘𝑘+1 ) = � 1 𝑋𝑋 11 𝑋𝑋 12 ⋯ 𝑋𝑋 1𝑘𝑘 1 𝑋𝑋 21 𝑋𝑋 22 ⋯ 𝑋𝑋 2𝑘𝑘 ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 1 𝑋𝑋 𝑛𝑛1 𝑋𝑋 𝑛𝑛2 ⋯ 𝑋𝑋 𝑛𝑛𝑘𝑘 �

## C. Uji Signifikansi Parameter
Terdapat dua metode pengujian signifikansi parameter dalam  Regresi Linear Berganda  yaitu uji serentak dan uji parsial yang akan dijelaskan sebagai berikut:
Tabel 1.

## ANOVA
Sumber Keterangan Derajat Bebas SS MS F Regresi k 𝜷𝜷 𝑻𝑻 𝐗𝐗 𝑻𝑻 𝒚𝒚 − 𝒏𝒏𝒚𝒚� 𝟐𝟐 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑘𝑘
𝑀𝑀𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑀𝑀𝑆𝑆𝑀𝑀 Error n  –  ( k +1) SST – SSR 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑀𝑀 𝑛𝑛 − ( 𝑘𝑘 + 1) Total n – 1
𝑦𝑦
𝑇𝑇 𝑦𝑦 − 𝑛𝑛𝑦𝑦̄ 2 Tabel 2. Variabel Penelitian
Variabel Keterangan Satuan Skala Y Return Saham Persen Rasio X 1 Price to Book Value (PBV) - Rasio X 2 Debt to Equity Ratio (DER) - Rasio X 3 Return On Assets (ROA) Persen Rasio X 4 Return On Equity (ROE) Persen Rasio X 5 Net Profit Margin (NPM) Persen Rasio X 6 Price Earning Ratio (PER) - Rasio Tabel 3. Karakteristik Data No Variabel  Mean Standar Deviasi Minimum Maximum 1 Return -0,013  0,856 -0,946 5,343 2 PBV 2,046 5,954 0,010 41,700 3 DER 0,690 0,642 0,010 3,100 4 ROA 1,454 4,052 -8,650 13,300 5 ROE 1,898 5,807 -14,300 16,500 6 NPM 5,520 57,490 -258,300 153,200 7 PER 274 1219 -953 8276 Tabel 4.
Uji Serentak Sumber DF SS MS F hitung P value Regresi 6 35,130 5,855 55,710 0,000 Residual  49 5,149 0,105 Total 55 40,279
Tabel 5.
Uji Parsial Variabel 𝑡𝑡 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 P value PBV 18,150 0,000 DER -1,290 0,205 ROA 0,180 0,858 ROE -0,050 0,957 NPM 0,570 0,573 PER -2,940 0,005 Tabel 6. Uji Serentak Model Terbaik Sumber DF SS MS F hitung P value Regresi 2 34,728 17,364 165,800  0,000 Residual  53 5,551 0,105 Total 55 40,279 Tabel 7. Uji Parsial Model Terbaik Variabel 𝑡𝑡 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 P value PBV 18,20 0,000 PER -2,82 0,005

## 1) Uji Serentak
Uji serentak adalah uji semua variabel prediktor secara keseluruhan dan bersamaan di dalam suatu model. Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel prediktor secara keseluruhan berpengaruh signifikan terhadap variabel respon [6]. Hipotesis  : H0: 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 =. . . = 𝛽𝛽 𝑘𝑘 = 0 H1: minimal ada satu 𝛽𝛽 𝑗𝑗 ≠ 0 ; 𝑗𝑗 =  1,2, . . . , 𝑘𝑘 Statistik  uji  (Tabel 1),  jika ditetapkan tingkat signifikan sebesar 𝛼𝛼 , maka H0 ditolak jika 𝐹𝐹 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 > 𝐹𝐹𝛼𝛼 ; ( 𝑉𝑉 1, 𝑉𝑉 2) atau Pvalue < 𝛼𝛼 . Dimana, V1 merupakan derajat bebas regresi V1 = k dan V2 merupakan derajat bebas galat atau error V2 = n – (k + 1) [7].

## 2) Uji Parsial
Uji parsial merupakan uji yang digunakan untuk mengetahui pengaruh tiap variabel prediktor secara individu terhadap variabel respon. Dalam Regresi Linear Berganda, hal ini perlu dilakukan karena tiap variabel memberikan pengaruh yang berbeda dalam model [6]. Hipotesis  : H0: 𝛽𝛽 𝑗𝑗 = 0 H1: 𝛽𝛽 𝑗𝑗 ≠ 0 ; 𝑗𝑗 =  1,2, . . . , 𝑘𝑘
Statistik Uji : 𝑡𝑡 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 = ( 𝛽𝛽� 𝑗𝑗 ) 𝑆𝑆𝑆𝑆 ( 𝛽𝛽� 𝑗𝑗 ) (7)
Dimana, 𝛽𝛽̂ 𝑗𝑗 merupakan estimasi koefisien atau parameter dari variabel prediktor ke-k dan SE merupakan standar error setiap koefisien yang diperoleh dengan cara sebagai berikut.
Var ( 𝛽𝛽̂ 𝑗𝑗 ) = diag {( 𝐗𝐗 𝑇𝑇 𝐗𝐗 ) −1 𝑀𝑀𝑆𝑆𝑀𝑀 } (8)
= ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 ( 𝛽𝛽̂ 1 ) 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑣𝑣 ( 𝛽𝛽̂ 1 , 𝛽𝛽̂ 2 ) ⋯ 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑣𝑣 ( 𝛽𝛽̂ 1 , 𝛽𝛽̂ 𝑗𝑗 ) 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑣𝑣 ( 𝛽𝛽̂ 2 , 𝛽𝛽̂ 1 ) 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 ( 𝛽𝛽̂ 2 ) ⋯ 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑣𝑣 ( 𝛽𝛽̂ 2 , 𝛽𝛽̂ 𝑗𝑗 ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑣𝑣 ( 𝛽𝛽̂ 𝑗𝑗 , 𝛽𝛽̂ 1 ) 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑣𝑣 ( 𝛽𝛽̂ 𝑗𝑗 , 𝛽𝛽̂ 2 ) ⋯ 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 ( 𝛽𝛽̂ 𝑗𝑗 ) ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
Jika ditetapkan tingkat signifikan sebesar 𝛼𝛼 , maka H0 ditolak jika �𝑡𝑡 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 � > 𝑡𝑡 𝛼𝛼 / 2 ( 𝑛𝑛−𝑝𝑝 ) atau Pvalue < 𝛼𝛼 dimana p adalah banyaknya parameter regresi (k+1).

## D. Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah adanya hubungan linear yang sempurna di antara beberapa atau semua variabel prediktor dalam model regresi [4].  Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel prediktornya. Seperti yang telah dijelaskan oleh.  Berikut merupakan cara mendeteksi adanya kasus multikolinearitas:

## 1) Koefisien Determinasi
Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel prediktor banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel respon. Koefisien determinasi didefinisikan pada Persamaan 9.
𝑹𝑹 𝟐𝟐 = ∑ ( 𝒚𝒚� 𝒊𝒊 −𝒚𝒚̄ ) 𝟐𝟐 𝒏𝒏 𝒊𝒊=𝟏𝟏 ∑ ( 𝒚𝒚 𝒊𝒊 −𝒚𝒚̄ ) 𝒏𝒏 𝒊𝒊=𝟏𝟏 𝟐𝟐 × 𝟏𝟏𝟏𝟏𝟏𝟏 % (9)
Keterangan:
R2   = Koefisien determinasi 𝑦𝑦� 𝑖𝑖 = Nilai taksiran untuk variabel respon ke-i 𝑦𝑦 𝑖𝑖 = Nilai aktual dari variabel respon ke-i 𝑦𝑦̄ = Nilai rata-rata dari variabel respon
2) Menganalisis Matriks Korelasi Variabel-Variabel Prediktor
Jika antar variabel prediktor terjadi korelasi yang cukup tinggi umumnya lebih besar dari 0,90, maka terindikasi terjadi multikolinearitas. Koefisien korelasi pearson digunakan untuk  mengukur keeratan hubungan antara dua variabel yang datanya berbentuk data interval atau rasio yang disimbolkan dengan “ r ” dan dirumuskan:
𝑣𝑣 𝑥𝑥𝑥𝑥 = 𝑛𝑛 ∑ 𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 −�∑ 𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ��∑ 𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 � ��𝑛𝑛 ∑ 𝑥𝑥 𝑖𝑖2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 −�∑ 𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 � 2 �−�𝑛𝑛 ∑ 𝑥𝑥 𝑖𝑖2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 −�∑ 𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 � 2 � (10)
Tabel 8. Matriks Korelasi
Variabel Koefisien Return PBV PBV Koefisien Korelasi  0.917 P value 0,000 PER Koefisien Korelasi  0.023 0.179 P value 0.866 0.186 Tabel 9. Nilai VIF Variabel VIF PBV 1,033 PER 1,03 Tabel 10 Uji Asumsi Residual Identik Sumber DF SS MS F hitung P value Regresi 2 0,057 0,028 0,680 0,513 Residual  53 2,229 0,042 Total 55 2,286 Tabel 11 Uji Asumsi Residual Independen d d L 4 – 𝑑𝑑𝐿𝐿 1,820 1,495 2,505 Gambar 1. Uji asumsi residual distribusi normal.
Keterangan: 𝑣𝑣 𝑥𝑥𝑥𝑥 = Koefisien korelasi n    = Banyaknya data observasi 𝑥𝑥 𝑖𝑖 = Nilai dari data ke-i variabel x 𝑦𝑦 𝑖𝑖 = Nilai dari data ke-i variabel y

## 3) Multikolinieritas
Multikolinieritas dapat dilihat dari nilai Variance Inflactor Factor (VIF). Nilai VIF > 10 maka terjadi multikolinieritas. Nilai VIF dapat dihitung menggunakan Persamaan 11.
𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽𝑽 = 𝟏𝟏 𝟏𝟏−𝑹𝑹 𝒋𝒋 𝟐𝟐 (11)
Rj2 adalah koefisien determinasi antara Xj dengan variabel prediktor lainnya pada persamaan atau model dugaan.

## E. Pemeriksaan Asumsi Residual IIDN
Asumsi residual IIDN (Identik, Independen, Distribusi Normal) merupakan asumsi-asumsi yang harus terpenuhi dalam analisis Regresi Linear Berganda. Pemeriksaan asumsi residual IIDN dilakukan untuk mengetahui apakah residual dari model yang terbentuk telah memenuhi ketiga asumsi tersebut. Suatu model dikatakan baik apabila residual telah memenuhi asumsi residual IIDN.

## 1) Uji Asumsi Identik
Asumsi identik terpenuhi ketika varians residual bersifat homoskedastisitas atau tidak membentuk pola tertentu. Apabila plot residual menunjukkan sebaran data yang tidak acak dan membentuk suatu pola tertentu maka residual tidak memenuhi asumsi identik atau terjadi kasus heteroskedastisitas. Konsekuensi heteroskedastisitas antara lain yaitu pengujian parameter regresi secara parsial menjadi tidak valid dan selang kepercayaan untuk parameter regresi cenderung melebar yang menyebabkan hasil perkiraan yang diperoleh menjadi tidak dapat dipercaya [7].
Uji asumsi identik dapat dilakukan dengan menggunakan uji glejser. Uji glejser dilakukan dengan cara meregresikan antara nilai absolute residual dengan variabel prediktor. Berikut adalah persamaan dan pengujian uji glejser.
| 𝑒𝑒 𝑖𝑖 | = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 1 +. . . . + 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑘𝑘 + 𝑣𝑣 1 (12)
Hipotesis:
H0: 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 =. . . = 𝛽𝛽 𝑘𝑘 = 0 H1: minimal ada satu 𝛽𝛽 𝑗𝑗 ≠ 0 ; 𝑗𝑗 =  1,2, . . . , 𝑘𝑘 Statistik Uji:
𝑽𝑽 𝒉𝒉𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊𝒏𝒏𝒊𝒊 = 𝑴𝑴𝑴𝑴𝑹𝑹 𝑴𝑴𝑴𝑴𝑴𝑴 = �∑ ( 𝒚𝒚� 𝒊𝒊 −𝒚𝒚̄ ) 𝟐𝟐 𝒏𝒏 𝒊𝒊=𝟏𝟏 � 𝒌𝒌 ⁄ �∑ ( 𝒚𝒚 𝒊𝒊 −𝒚𝒚̄ ) 𝟐𝟐 𝒏𝒏 𝒊𝒊=𝟏𝟏 � 𝒏𝒏−𝒑𝒑 ⁄ (13)
Jika ditetapkan tingkat signifikan sebesar 𝛼𝛼 , maka H0 ditolak apabila 𝐹𝐹 hitung > 𝐹𝐹𝛼𝛼 ; ( 𝑘𝑘 , 𝑛𝑛 − 𝑝𝑝 ) atau Pvalue < 𝛼𝛼 yang artinya residual tidak identik atau terjadi heteroskedastisitas.

## 2) Uji Asumsi Independen
Asumsi independen dilakukan untuk mengetahui apakah residual memenuhi asumsi independen atau residual tidak berkorelasi. Pengujian untuk mengetahui apakah residual telah bersifat independen dapat dilakukan dengan menggunakan metode Durbin-Watson. Berikut adalah pengujian dari uji Durbin-Watson [4]. Hipotesis:
H0: 𝜌𝜌 𝑒𝑒 = 0 (tidak ada autokorelasi/independen)
H1: 𝜌𝜌 𝑒𝑒 ≠ 0 (ada autokorelasi/ dependen) Statistik Uji :
𝑑𝑑 = ∑ ( 𝑒𝑒 𝑖𝑖 −𝑒𝑒 𝑖𝑖−1 ) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=2 ∑ 𝑒𝑒 𝑖𝑖 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (14)
Dimana d merupakan nilai Durbin-Watson dan ei adalah nilai residual ke-i. jika ditetapkan tingkat signifikan sebesar 𝛼𝛼 , maka H0 ditolak apabila 𝑑𝑑 < 𝑑𝑑 𝐿𝐿 atau 4 − 𝑑𝑑 𝐿𝐿 < 𝑑𝑑 < 4 .

## 3) Uji Asumsi Distribusi Normal
Asumsi distribusi normal digunakan untuk mengetahui apakah residual yang diperoleh dalam Regresi Linear Berganda telah mengikuti pola distribusi normal atau tidak. Pengujian yang dilakukan adalah dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Berikut adalah pengujian dari uji Kolmogorov Smirnov [8].
Hipotesis: H0 : Residual telah berdistribusi normal H1 : Residual tidak berdistribusi normal Statistik Uji:
𝐾𝐾𝑆𝑆 = 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑝𝑝 | 𝐹𝐹 𝑛𝑛 ( 𝑒𝑒 ) − 𝐹𝐹 0 ( 𝑒𝑒 )| (15)
Dimana 𝐹𝐹 𝑛𝑛 ( 𝑒𝑒 ) merupakan fungsi peluang kumulatif pengamatan ke-i dari n observasi atau pengamatan, sedangkan 𝐹𝐹 0 ( 𝑒𝑒 ) merupakan fungsi peluang kumulatif dari distribusi normal atau teoritis. jika ditetapkan tingkat signifikan sebesar 𝛼𝛼 , maka H0 ditolak apabila nilai 𝐾𝐾𝑆𝑆 > 𝐾𝐾𝑆𝑆 𝛼𝛼 , 𝑛𝑛 atau Pvalue < 𝛼𝛼 .

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data dan Metode Pengumpulan Data
Data yang  digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dimana data sekunder merupakan sumber data penelitian yang diperoleh secara tidak langsung yaitu pada laporan statistik tahunan saham yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang telah dipublikasikan secara resmi pada website Indonesia Stock Exchange (IDX) www.idx.co.id mengenai rasio keuangan dan harga penutupan saham pada 56 perusahaan sektor properti dan real estate tahun 2019.

## B. Variabel Penelitian
Penelitian ini menggunakan dua jenis variabel yaitu variabel respon dan variabel prediktor. Dimana variabel respon yang digunakan yaitu Return  saham (Y) dengan 6 variabel prediktor yaitu Price to Book Value (PBV), Debt to Equity Ratio (DER), Return  on Assets (ROA), Return  on Equity (ROE), Net Profit Margin (NPM), dan Price Earning Ratio (PER). Penjelasan dari variabel penelitian tersebut dapat dilihat secara terperinci pada Tabel 2.

## C. Langkah Analisis
Langkah – langkah dalam melakukan metode analisis data yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagi berikut: (1) Mendeskripsikan karakteristik data Return saham dan faktor- faktor yang mempengaruhi yaitu PBV, DER, ROA, ROE, NPM, dan PER menggunakan statistika deskriptif.   (2) Melakukan spesifikasi parameter model menggunakan metode OLS antara Return saham dengan PBV, DER, ROA, ROE, NPM, dan PER. (3)  Melakukan uji signifikansi parameter model regresi antara Return saham dengan PBV, DER, ROA, ROE, NPM, dan PER  (uji serentak dan uji
parsial). (4) Melakukan spesifikasi parameter model kembali berdasarkan variabel yang signifikan. (5) Mendeteksi adanya kasus multikolinearitas pada model regresi antara Return saham dengan variabel yang signifikan, diantaranya oefisien determinasi dan signifikansi parameter, koefisien korelasi, dan nilai VIF. (6) Melakukan pengujian asumsi residual IIDN (7) Menarik kesimpulan dan saran.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik Return Saham dan Faktor-faktor yang Mempengaruhinya
Karakteristik data pada Return saham dan variabel yang diduga mempengaruhi yaitu Price to Book Value (PBV), Debt to Equity Ratio (DER), Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Net Profit Margin (NPM), dan Price Earning Ratio (PER) dilakukan untuk mengetahui kondisi pada masing-masing variabel tersebut. Hasil karakteristik dari masing-masing variabel tersebut dapat dilihat pada Tabel 3. Berdasarkan Tabel 3 menunjukkan bahwa nilai rata-rata Return saham di sektor properti dan real estate sebesar -0,013 yang artinya dalam rentang waktu selama satu tahun secara rata-rata mengalami kerugian sebesar 1,3 persen. Nilai Return saham terendah sebesar -0,946 yang menunjukkan bahwa terdapat perusahaan yang memiliki nilai penurunan yang tinggi yaitu sebesar 0,946 atau 94,4 persen. Nilai Return saham tertinggi sebesar 5,343 yang menunjukkan bahwa terdapat perusahaan yang memiliki nilai keuntungan yang tinggi yaitu sebesar 5,343 atau 534,3 persen. Sedangkan nilai standar deviasi sebesar 0,856 lebih besar dari nilai rata-rata, angka tersebut menunjukkan bahwa data bersifat heterogen karena memiliki tingkat penyimpangan yang tinggi.
Rata-rata PBV saham di sektor properti dan real estate sebesar 2,046 yang artinya secara rata-rata harga saham tahun 2019 lebih besar 2,046 kali dari buku per saham perusahaan dan memiliki nilai yang lebih besar dari 1 yang artinya harga saham perusahaan tinggi. Nilai PBV saham terendah sebesar 0,010 kurang dari 1 maka pada terdapat perusahaan yang memiliki harga saham yang rendah. Nilai PBV saham tertinggi sebesar 41,700 lebih besar dari 1 maka terdapat perusahaan yang memiliki harga saham yang tinggi. Sedangkan nilai standar deviasi sebesar 5,954 lebih besar dari nilai rata-rata, angka tersebut menunjukkan bahwa data bersifat heterogen karena memiliki tingkat penyimpangan yang tinggi.
Rata-rata DER saham di sektor properti dan real estate sebesar 0,690 yang artinya secara rata-rata tahun 2019 perusahaan memiliki total hutang 0,690 kali lebih kecil dari total modal perusahaan. Nilai DER saham terendah sebesar 0,010 yang artinya terdapat perusahaan yang memiliki nilai total hutang lebih kecil dari total modal perusahaan. Nilai DER saham tertinggi sebesar 3,100 yang artinya terdapat perusahaan yang memiliki nilai total hutang lebih besar dari total modal perusahaan.  Sedangkan nilai standar deviasi sebesar 0,642 kurang dari nilai rata-rata, angka tersebut menunjukkan bahwa data bersifat homogen karena memiliki tingkat penyimpangan yang rendah.
Rata-rata ROA saham di sektor properti dan real estate sebesar 1,454 yang artinya secara rata-rata tahun 2019 perusahaan mampu menghasilkan laba bersih sebesar 1,454
dari total aset yang dimiliki. Nilai standar deviasi sebesar 4,052 lebih besar dari nilai rata-rata, angka tersebut menunjukkan bahwa data bersifat heterogen karena memiliki tingkat penyimpangan yang tinggi.
Rata-rata ROE saham di sektor properti dan real estate sebesar 1,898 yang artinya secara rata-rata tahun 2019 perusahaan mampu menghasilkan laba bersih sebesar 1,898 dari total modal yang dimiliki. Nilai standar deviasi sebesar 5,807 lebih besar dari nilai rata-rata, angka tersebut menunjukkan bahwa data bersifat heterogen karena memiliki tingkat penyimpangan yang tinggi.
Rata-rata NPM saham di sektor properti dan real estate sebesar 5,520 yang artinya secara rata-rata tahun 2019 perusahaan mampu menghasilkan laba bersih sebesar 5,520 dari total penjualan yang dihasilkan. Nilai standar deviasi sebesar 57,490 lebih besar dari nilai rata-rata, angka tersebut menunjukkan bahwa data bersifat heterogen karena memiliki tingkat penyimpangan yang sangat tinggi.
Rata-rata PER saham di sektor properti dan real estate sebesar 1,898 yang artinya secara rata-rata harga per lembar saham tahun 2019 yaitu 1,898 kali lebih besar daripada laba bersih per lembar saham. Nilai standar deviasi sebesar 1219 lebih besar dari nilai rata-rata, angka tersebut menunjukkan bahwa data bersifat heterogen karena memiliki tingkat penyimpangan yang tinggi.
Variabel ROA, ROE, NPM, dan PER memiliki nilai minimum yang bernilai negatif yang artinya perusahaan memiliki nilai laba bersih yang bersifat negatif pula atau mengalami kerugian. Hal tersebut menunjukkan bahwa perusahaan masih belum mampu menghasilkan laba.
B. Pemodelan Regresi antara Return Saham dengan 6 Variabel yang Mempengaruhinya 1) Estimasi Parameter Model
Persamaan regresi antara Return  saham dengan PBV, DER, ROA, ROE, NPM, dan PER adalah sebagai berikut.
𝑆𝑆𝑒𝑒𝑡𝑡𝑆𝑆𝑣𝑣𝑛𝑛 = – 0,212 + 0,137 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑉𝑉 – 0,0914 𝐷𝐷𝑀𝑀𝑆𝑆
+ 0,0090 𝑆𝑆𝑅𝑅𝑅𝑅 – 0,0018 𝑆𝑆𝑅𝑅𝑀𝑀 + 0,000559 𝑁𝑁𝑃𝑃𝑀𝑀 − 0,000109 𝑃𝑃𝑀𝑀𝑆𝑆 Model regresi yang terbentuk memiliki nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 87,2%. Sehingga dapat dijelaskan bahwa proporsi variabilitas Return saham di bidang properti dan real estate dapat dijelaskan oleh PBV, DER, ROA, ROE, NPM, dan PER sebesar 87,2 % dengan sisanya sebesar 12,8% dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

## 2) Uji Signifikansi Parameter
Pengujian signifikansi parameter pada model regresi antara Return  saham dengan 6 variabel yang mempengaruhi dilakukan dengan dua cara yaitu secara serentak dan secara parsial yang akan dijelaskan berikut ini.
a. Uji Serentak Berikut merupakan hasil uji signifikansi parameter secara serentak untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh semua variabel terhadap Return saham. Hipotesis  : H0: 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 =. . . = 𝛽𝛽 𝑘𝑘 = 0 H1: minimal ada satu 𝛽𝛽 𝑗𝑗 ≠ 0 ; 𝑗𝑗 =  1,2, . . . ,6 Jika ditetapkan tingkat signifikan sebesar 5%, maka H0 ditolak jika 𝐹𝐹 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 > 𝐹𝐹 0,05 ; (6,49) sebesar 2,29 atau
Pvalue < 0,05.
Berdasarkan Tabel 4 diketahui bahwa nilai dari F hitung sebesar 55,71 lebih besar dari nilai F tabel sebesar 2,29 dan diperkuat dengan adanya nilai P value sebesar 0,000 kurang dari nilai 𝛼𝛼 sebesar 0,05 maka dapat diputuskan tolak H 0 , yang artinya minimal ada satu variabel yang berpengaruh signifikan terhadap Return saham perusahaan properti dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2019. b. Uji Parsial
Berikut merupakan hasil signifikansi atau uji parsial pada masing-masing variabel untuk mengetahui variabel apa saya yang memberikan pengaruh. Hipotesis  : H0: 𝛽𝛽 𝑗𝑗 = 0 H1: 𝛽𝛽 𝑗𝑗 ≠ 0; dimana 𝑗𝑗 =  1,2, . . .6 Jika ditetapkan tingkat signifikan sbesar 5%, maka H0 ditolak karena |thitung| > t0,025(54) sebesar 2,307 atau Pvalue < 0,05.
Berdasarkan Tabel 5 nilai |thitung| yang bertanda tebal menunjukkan variabel yang signifikan dalam model yaitu variabel Price to Book Value (PBV) dan Price Earning Ratio (PER) dengan masing-masing nilai 𝑡𝑡 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 sebesar 18,150 dan 2,940 diperkuat dengan adanya nilai Pvalue yang kurang dari 0,05.
Hasil uji parsial menunjukkan bahwa terdapat dua variabel yang berpengaruh signifikan terhadap model yaitu PBV dan PER sedangkan variabel lainnya yaitu DER, ROA, ROE, dan NPM dikeluarkan dari model karena tidak memberikan pengaruh yang signifikan. Oleh karena itu, maka dilakukan spesifikasi model regresi kembali antara Return  saham dengan kedua variabel tersebut.

## C. Pemodelan Return Saham dengan Variabel yang
Signifikan
1) Estimasi Parameter Model
Persamaan regresi antara Return saham dengan PBV dan PER adalah sebagai berikut.
𝑆𝑆𝑒𝑒𝑡𝑡𝑆𝑆𝑣𝑣𝑛𝑛 = – 0,262  +  0,136 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑉𝑉 – 0,000103 𝑃𝑃𝑀𝑀𝑆𝑆
Berdasarkan persamaan model regresi diatas dengan ceteris paribus menunjukkan bahwa apabila rasio Price to Book Value (PBV) bertambah sebesar satu satuan maka nilai Return saham akan bertambah sebesar 0,136 persen. Apabila rasio Price Earning Ratio (PER) bertambah sebesar satu satuan maka nilai Return  saham akan berkurang sebesar 0,000103 persen. Dan apabila Price to Book Value (PBV) dan Price Earning Ratio (PER) bernilai nol maka besar Return saham adalah  sebesar  -0,262 atau Return  saham akan mengalami penurunan sebesar 0,262 persen.
Model regresi yang terbentuk memiliki nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 86,2%. Sehingga dapat dijelaskan bahwa proporsi variabilitas Return saham di bidang properti dan real estate dapat dijelaskan oleh PBV dan PER sebesar 86,2 % dengan sisanya sebesar 13,8% dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

## 2) Uji Signifikansi Parameter
Pengujian signifikansi parameter pada model regresi antara Return saham dengan PBV dan PER akan dijelaskan sebagai berikut.
a. Uji Serentak
Berikut merupakan hasil uji signifikansi parameter secara serentak untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh semua variabel terhadap Return saham. Hipotesis  : H0: 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 = 0 H1: minimal ada satu 𝛽𝛽 𝑗𝑗 ≠ 0 ;  j = 1,2 Jika ditetapkan tingkat signifikan sebesar 5%, maka H0 ditolak jika 𝐹𝐹 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 > 𝐹𝐹 0,05 ; (2,53)  sebesar 3,172 atau Pvalue < 0,05.
Berdasarkan  Tabel 6  diketahui bahwa nilai dari F hitung sebesar 165,800 lebih besar dari nilai F tabel sebesar 3,172 dan diperkuat dengan adanya nilai P value sebesar 0,000 kurang dari nilai 𝛼𝛼 sebesar 0,05 maka dapat diputuskan tolak H 0 , yang artinya  minimal ada satu  variabel yang berpengaruh signifikan terhadap Return saham perusahaan properti dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2019. b. Uji Parsial
Berikut merupakan hasil signifikansi atau uji parsial pada masing-masing variabel untuk mengetahui variabel apa saya yang memberikan pengaruh.
Hipotesis  : H0: 𝛽𝛽 𝑗𝑗 = 0 H1: 𝛽𝛽 𝑗𝑗 ≠ 0 ; dimana  j = 1,2 Jika ditetapkan tingkat signifikan sbesar 5%, maka H0 ditolak karena |thitung| > t0,025(54) sebesar 2,307 atau Pvalue < 0,05. Statistik uji berdasarkan hasil output Lampiran 5 dapat dilihat secara terperinci pada Tabel 7.
Berdasarkan Tabel 7 nilai |thitung| sebesar 18,20 dan 2,82 lebih besar dari 𝑡𝑡 𝑖𝑖𝑡𝑡𝑡𝑡𝑒𝑒𝑡𝑡 sebesar 2,307 sehingga dapat diputuskan tolak H0 dan diperkuat dengan adanya Pvalue yang kurang dari 0,05. Artinya variabel PBV dan PER berpengaruh signifikan terhadap Return  saham di sektor properti dan real estate tahun 2019.

## D. Deteksi Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui apakah ada hubungan atau korelasi antara variabel prediktor. Berikut adalah hasil uji multikolinearitas.
1) Nilai R 2 dan Signifikansi Variabel Prediktor
Tingginya nilai koefisien determinasi namun hanya beberapa variabel yang signifikan dalam model dapat mengindikasi adanya kasus multikolinearitas. berdasarkan hasil analisis didapatkan suatu model dengan koefisien determinasi sebesar 86,2% dan semua variabel memberikan pengaruh yang signifikan terhadap model. Sehingga terjadi kesesuaian antara nilai R 2 dengan signivikansi parameter maka tidak terindikasi adanya kasus multikolinearitas.

## 2) Matriks Korelasi
Tingginya koefisien korelasi merupakan syarat yang cukup untuk mendeteksi adanya kasus multikolinearitas Jika antar variabel prediktor terdapat korelasi yang tinggi maka hal tersebut merupakan indikasi adanya multikolinearitas.
Berdasarkan Tabel 8 nilai korelasi yang bertanda tebal menunjukkan tidak adanya indikasi terjadi kasus multikolinearitas dikarenakan pada variabel PBV dengan PER tidak memiliki koefisien korelasi yang tinggi.

## 3) Variance Inflactor Factor
Multikolinearitas dapat dilihat berdasarkan nilai VIF. Adanya kasus multikolinearitas dapat dilihat apabila nilai VIF lebih besar dari 10. Tabel 9 merupakan nilai VIF dari masing-masing variabel prediktor.
Berdasarkan Tebel 9 dapat dilihat bahwa kedua variabel memiliki nilai VIF < 10 artinya tidak terdapat kasus multikolinearitas pada model regresi yang diperoleh.

## E. Pengujian Asumsi Residual IIDN
Pengujian asumsi residual IIDN (Identik, Independen, Distribusi Normal) adalah asumsi yang harus terpenuhi dalam regresi. Berikut adalah hasil pengujian ketiga sumsi tersebut 1) Uji Asumsi Identik
Pengujian asumsi residual identik dilakukan dengan menggunakan metode uji Glejser yaitu dengan cara meregresikan antara mutlak residual dengan variabel prediktor . Berikut adalah hasil uji asumsi residual identik pada data residual model regresi Return saham perusahaan sektor properti dan real estate yang terdaftar di BEI tahun 2019. Hipotesis  : H0: 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 (Data residual model regresi Return saham telah identik) H1: minimal ada satu 𝛽𝛽 𝑗𝑗 ≠ 0 ; (Data residual model regresi Return saham tidak identik) Jika ditetapkan tingkat signifikan sebesar 5%, maka H0 ditolak jika 𝐹𝐹 hitung > 𝐹𝐹 0,05 ; (2,53) sebesar 3,172 atau Pvalue < 0,05.
Berdasarkan Tabel 10 diketahui bahwa nilai dari F hitung sebesar 0,680 kurang dari nilai F tabel sebesar 3,172 dan diperkuat dengan adanya nilai P value sebesar 0,513 lebih besar dari nilai 𝛼𝛼 sebesar 0,05 maka dapat diputuskan gagal tolak H 0 , artinya data residual model regresi Return saham telah identik.
2) Uji Asumsi Independen
Pengujian asumsi residual independen dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson. Berikut adalah hasil uji asumsi residual independen pada data residual model regresi Return saham perusahaan sektor properti dan real estate yang terdaftar di BEI tahun 2019. Hipotesis: H0: 𝜌𝜌 𝑒𝑒 = 0 (Data residual model regresi Return  saham independen) H1: 𝜌𝜌 𝑒𝑒 ≠ 0 (Data residual model regresi Return  saham dependen) Jika ditetapkan tingkat signifikan sebesar 5%, maka H0 ditolak apabila 𝑑𝑑 < 𝑑𝑑 𝐿𝐿 atau 4 − 𝑑𝑑 𝐿𝐿 < 𝑑𝑑 < 4 .  Tabel  11 menunjukkan bahwa nilai Durbin-Watson sebesar 1,820 lebih besar dari nilai 𝑑𝑑𝐿𝐿 dan kurang dari 4 – 𝑑𝑑𝐿𝐿 sebesar
2,505 sehingga dapat diputuskan gagal tolak H 0 , artinya data residual model regresi Return saham independen.
3) Uji Asumsi Distribusi Normal
Pengujian asumsi residual distribusi normal dilakukan dengan  menggunakan  uji Kolmogorov Smirnov. Berikut adalah hasil uji asumsi residual distribusi normal pada data residual model regresi Return saham perusahaan sektor properti dan real estate yang terdaftar di BEI tahun 2019. Hipotesis: H0: Residual model regresi Return saham telah berdistribusi normal H1: Residual model regresi Return saham tidak berdistribusi normal Jika ditetapkan tingkat signifikan 5%, maka H0 ditolak apabila nilai 𝐾𝐾𝑆𝑆 > 𝐾𝐾𝑆𝑆 0 , 05 ; 56 sebesar 1,80 atau Pvalue < 0,05. Berdasarkan Gambar 1 menunjukkan bahwa secara visual plot-plot merah bergerak mengikuti garis linear. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai KS sebesar 0,090 kurang dari KS tabel sebesar 1,80 dan diperkuat dengan adanya nilai 𝑃𝑃 𝑣𝑣𝑡𝑡𝑡𝑡𝑖𝑖𝑒𝑒 yang lebih besar dari 0,05 sehingga dapat diputuskan gagal tolak H 0 , artinya data residual model regresi Return saham telah berdistribusi normal.

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, didapatkan kesimpulan bahwa hanya dua dari enam variabel yang  diduga  berpengaruh terhadap Return  saham di sektor properti dan real estate yaitu Price to Book Value (PBV) yang memberikan pengaruh positif dan Price Earning Ratio (PER) berpengaruh negatif. Persamaan model regresi yang terbentuk dengan koefisien determinasi atau kebaikan model sebesar 86,2% adalah return =  –0,262 + 0,136 PBV – 0,000103 PER.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Z. F. Auliya, Investasi Saham Itu Simple , 1st ed. Yogyakarta: Gerbang Media, 2019, ISBN: 9786026248398.
[2]  A. Halim, Analisis Investasi , 2nd ed. Jakarta: Salemba Empat, 2005, ISBN: 9796912317.
[3]  H. Suad, Manajemen Keuangan: Teori dan Penerapan , 1st ed. Yogyakarta: BPFE, 2008.
[4]  D. N. Gujarati, Basic Econometrics , 4th ed. New York: McGraw-Hill, 2004, ISBN: 0070597936.
[5]  Suyono, Analisis Regresi untuk Penelitian , 1st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2018, ISBN: 9786024538231.
[6]  R. Kurniawan and B. Yuniarto, Analisis Regresi: Dasar dan Penerapannya dengan R , 1st ed. Jakarta: Kencana, 2016,  ISBN: 9786024220341.
[7]  Setiawan and Kusrini, Ekonometrika , 1st ed. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2010.
[8]  W. W. Daniel, Statistik Nonparametrik Terapan; Alih Bahasa: Alex Tri Kantjono W . Jakarta: PT. Gramedia, 1989. ISBN: 9794036404.