## JURNAL RISET AKUNTANSI TERPADU
Vol.13 No.2, 2020 Hal. 173-190
Pengaruh Rasio Profitabilitas terhadap Earnings Per Share pada Perusahaan Food and Beverage di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2018
Suhartono
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Bina Sarana Informatika suhartono.sht@bsi.ac.id

## Fauziah Rahmah
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Bina Sarana Informatika f.rahmah18@gmail.com
Taat Kuspriyono
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Bina Sarana Informatika taat.tat@bsi.ac.id

## Lukman Hakim
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Bina Sarana Informatika lukman.lmh@bsi.ac.id
Diterima 26 September 2020, diterbitkan 30 Oktober 2020

## Abstract
This study was conducted to determine the effect of Return On Assets, Return On Equity, Gross Profit Margin, Operating Profit Margin, and Net Profit Margin on Earning Per Share on Food and Beverages companies on the Indonesia Stock Exchange period 2016-2018 in a partial and simultaneous manner. Data analysis techniques were performed by Correlation Coefficient Test, Determination Coefficient Test, Multiple Liner Regression Equation Test, T Test,  and  F  Test.  The  results  of  this  study  are  there  are  significant  positive  influences between ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM partially on EPS of Food & Beverages companies, each of which has a correlation coefficient of 0.699, 0.652, 0.362,  0.689, and 0.676. The coefficient  of  determination  between  Return  On  Assets,  Return  On  Equity,  Gross  Profit Margin, Operating Profit Margin, and Net Profit Margin to Earning Per Share is 0.565 or 56.5%. From the regression equation test between ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM to EPS of Food& Beverage companies obtained by the equation Y = 39.332 + 595.319X1 + 7.075X2 + -251,151X3 + 2434,318X4 + -2078,707X5.
Keywords: Earnings Per Share, Profitability Ratio, Food and Beverage Corporation

## Abstrak
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh ROA,  ROE,  GPM,  OPM, dan NPM terhadap EPS pada perusahaan Food and Beverages di Bursa Efek Indonesia periode 2016- 2018  secara  parsial  dan  simultan.  Teknik  analisis  data  dilakukan  dengan  Uji  Koefisien Korelasi, Uji Koefisien Determinasi, Uji Persamaan Regresi Liner Berganda, Uji T, dan Uji F. Hasil dari penelitian ini yaitu terdapat pengaruh positif  yang signifikan antara ROA, ROE, GPM,  OPM, dan NPM thp  EPS  perusahaan  food&beverages  yang  masing-masing  nilai koefisien korelasi sebesar 0,699, 0,652, 0,362, 0,689, dan 0,676. Nilai koefisien determinasi antara ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM terhadap EPS yaitu sebesar 0,565 atau 56,5%. Dari
Suhartono, Fauziah Rahmah, Taat Kuspriyono, Lukman Hakim
uji persamaan regresi antara ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM terhadap EPS perusahaan makanan dan minuman diperoleh bentuk persamaan Y = 39,323 + 595,319X1 + 7,075X2 + - 251,151X3 + 2434,318X4 + -2078,707X5.
Kata Kunci : Laba Per Saham , Rasio Profitabilitas, Perusahaan Food and Beverage

## PENDAHULUAN
Perkembangan  usaha  di  Indonesia  menyebabkan  munculnya Consumer  Goods  Industry semakin  banyak.  Industri  ini  termasuk  dalam  pengklasifikasian  sektor yang  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia. Industri ini merupakan sektor usaha yang membuat barang jadi dari bahan dasar ataupun barang setengah jadi yang biasanya dapat dikonsumsi pribadi maupun rumah tangga. Salah satu sub sektornya adalah perusahaan Food and Beverages . Perusahaan ini berkembang sangat  pesat,  hal  tersebut  dapat  kita  ketahui  dengan  memperhatikan  peningkatan  jumlah perusahaan  tersebut  setiap  tahunnya.  Tahun  2017,  Bursa  Efek  Indonesia  mencatat  ada  14 perusahaan Food  and  Beverages ,  ditahun  2018  meningkat  menjadi  24  perusahaan  dan kemudian  ditahun  2019  meningkat  lagi  menjadi  27  perusahaan.  Keberadaan  Bursa  Efek Indonesia ini sangat membantu bertumbuhnya perusahaan sejenis ini. Bursa Efek Indonesia ini juga  membantu  perusahaan  untuk  memperoleh  tambahan  dana  agar  usahanya  semakin berkembang.  Jumlah  dana  yang  diinvestasikan  oleh  investor  sangat  berpengaruh  terhadap jumlah  tambahan  dana  yang  akan  didapatkan  perusahaan.  Namun  untuk  mendapatkan tambahan dana melalui Bursa Efek Indonesia tersebut sangatlah tidak mudah.
Laba merupakan gambaran kelayakan perusahaan bagi investor dalam menginvestasikan dananya. Hal tersebut membuat setiap perusahaan harus dapat mengelola keuangannya, serta manajemennya pun harus dirancang dengan sebaik-baiknya, karena dengan begitu perusahaan dapat  mengembangkan  setiap  aktivitasperusahaannya,  baik  dari  aktivitas  pengendalian pemasaran  maupun  aktivitas  dalam  menghasilkan  produknya,  karena  laba  perusahaan  akan meningkat  jika  kinerja  perusahaan  meningkat,  sehingga  penginvestasian  dana  menjadi meningkat, karena investor menjadi lebih tertarik untuk melakukannya.
Meningkatkan  kinerja  perusahaan  tidaklah  mudah,  apabila  manajemen  tidak  berusaha untuk  mengelolanya  secara  optimal,  maka  akan  menjadi  pengaruh  buruk  pada  kinerja perusahaan,  sehingga  laba  akan  mengalami  penurunan  dan  kemungkinan  perusahaan  akan bangkrut.  Perubahan  kondisi  perekonomian  akan  sangat  berdampak  terhadap  perubahan kinerja.  Perubahan  yang  terjadi  pada  perekonomian  Indonesia,  membuat  laba  mengalami perubahan dan ketidakpastian.

## TINJAUAN LITERATUR  & PENGEMBANGAN HIPOTESIS

## Rasio Profitabilitas Pengertian Rasio Profitabilitas
Menurut  Kasmir  mendefinisikan  Rasio  profitabilitas  merupakan  rasio  untuk  menilai kemampuan  perusahaan  dalam  mencari  laba.  Ukuran  tingkat  efektifitas  manajemen  suatu perusahaan juga dapat diketahui dari rasio ini. Hal ini ditunjukkan oleh laba yang dihasilkan dari penjualan  dan  pendapatan  investasi.  Intinya  efisiensi  perusahaan  dapat  ditunjukkan  dari penggunaan rasio ini (Dian Ika Pratiwi, 2018). “Profitability ratio a dalah rasio untuk mengukur company’s ability dalam mendapat keuntungan dari penggunaan modalnya” (Kariyoto, 2017). “Rasio  Profitabilitas,  merupakan rasio  yang  menggambarkan  kemampuan  perusahaan  dalam menghasilkan laba” (Hery, 2015b)
Jenis-Jenis Rasio Profitabilitas (Hery, 2015a) Rasio Profitabilitas terdiri atas: 1. Hasil Pengembalian atas Aset atau Return On Asset (ROA)
Hasil  pengembalian  atas  aset  merupakan  rasio  yang  menunjukkan  seberapa  besar kontribusi aset dalam menciptakan laba bersih.
𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑂𝑛 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 = 𝑙𝑎𝑏𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡
2. Hasil Pengembalian atas Ekuitas atau Return On Equity (ROE)
Hasil  pengembalian  atas  ekuitas  merupakan  rasio  yang  menunjukkan  seberapa  besar kontribusi ekuitas dalam menciptakan laba bersih. Berikut adalah rumus yang digunakan untuk menghitung hasil pengembalian atas ekuitas atau Return On Equity (ROE):
𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑂𝑛 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦  = 𝑙𝑎𝑏𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑘𝑢𝑖𝑡𝑎𝑠
3. MarjinLabaKotor atau GrossProfitMargin (GPM)
Marjin  ini  berbanding  lurus  dengan  laba  kotor  yang  dihasilkan  dari  penjualan  bersih. Sehingga tingginya tingkat labakotor membuat labakotor dari penjualanbersih akan meningkat,
𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛  = 𝑙𝑎𝑏𝑎 𝑘𝑜𝑡𝑜𝑟
𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ
4. MarjinLabaOperasional atau OperatingProfitMargin (OPM)
Marjin  ini  berbanding  lurus  dengan  laba  usaha  dari  penjualanbersih.  Sehingga meningkatnya marjin labaoperasional membuat labaoperasional yang dihasilkan daripenjualanbersih otomatis tinggi juga.
𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛  = 𝑙𝑎𝑏𝑎 𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ
5. MarjinLabaBersih/ Net ProfitMargin (NPM)
Fungsinya  untuk  menghitung  rasio  besarnya  netto/penjualan,  yang  berbanding  lurus dengan keuntungan bersih dari penjualan bersih. Sehingga tingginya tingkat keuntungan bersih membua keuntungan bersih dari penjualan bersih akan semakin tinggi pula.
𝑁𝑒𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛  = 𝑙𝑎𝑏𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ
Laba Per Saham (Earning Per Share)

## Pengertian Laba
Didirikannya bisnis adalah untuk mendapatakan laba, hal tersebut jugalah yang membuat investor  tertarik  untuk  menginvestasikan  dananya.  Laba  merupakan  imbalan  yang  akan didapatkan oleh para investor atas investasinya. Laba dapat diketahui dari selisih positif antara penjualan dan biaya-biaya serta pajak.
Menurut  Soemarso  mendefinisikan  “Laba  yaitu  selisih  lebih  antara  pendapatan  dan pengeluaran  atau  suatu  pendapatan  yang  diterima    untuk  perusahaan  sesudah  dikurangkan pengorbanan  yang  dikeluarkan  dan  merupakan  kenaikan  bersih  atas  modal  yang  berasal  dari kegiatan  usaha” (Andi,  2016).  Men urut  Pura  mendefinisikan  “laba  merupakan  selisih  antara pendapatan  dan  beban  dimana  pendapatan  lebih  besar  dari  beban  begitu  juga  sebaliknya apabila beban lebih besar dari pendapatan maka disebut rugi” (Handayani, 2018). Pengertian Laba Per Saham (Earning Per Share)
Menurut Irwadi mendefinisikan “ Earning per share sebagai rasio yang menunjukkan laba bersih  yang  berhasil  diperoleh  perusahaan  untuk  setiap  lembar  saham  selama  satu  periode tertentu yang akan dibagikan kepada semua pemegang saham” (Rini Rohmatika, 2017). Menurut Kasmir  mendefinisikan  bahwa  Rasio  per  lembar  saham (Earning  per  share) yang  disebut  juga sebagai  rasio  nilai  buku  merupakan  rasio  untuk  mengukur  keberhasilan  manajemen  dalam

## Suhartono, Fauziah Rahmah, Taat Kuspriyono, Lukman Hakim
mencapai  keuntungan  bagi  pemegang  saham.  Rasio  yang  rendah  berarti  manajemen  belum berhasil  untuk  memuaskan  pemegang  saham,  sebaliknya  dengan  rasio  tinggi  kesejahteraan pemegang saham meningkat (Yunita Puteri, 2018). Menurut Fahmi mendefinisikan “ Earning Per Share adalah bentuk pemberian keuntungan yang diberikan kepada para pemegang saham dari setiap lebar saham yang dimiliki” (Sari Sugiarti, 2018)
Faktor kenaikan dan penurunan Earning Per Share (EPS)
Faktor  penyebab  kenaikan  dan  penurunan  menurut  Weston  dan  Eugene  dalam  (Rini Rohmatika, 2017) dapat disebabkan:
1. Laba bersih naik/turun dan jumlah lembar saham biasa yang beredar tetap.
2. Laba bersih tetap dan jumlah lembar saham turun/naik.
3. Laba bersih naik/turun dan jumlah lembar saham yang beredar turun naik.
4.  Persentase  kenaikan/penurunan  laba  bersih  besar  dari  pada  persentase kenaikan/penurunan jumlah lembar saham.
5.  Persentase  kenaikan/penurunan  jumlah  lembar  saham  lebih  besar  dari  pada persentase kenaikan/penurunan laba bersih.
Kegunaan dan Rumus Menghitung Earning Per Share (EPS) Earning  Per  Share digunakan  sebagai  alat  pengukur  keberhasilan  suatu  perusahaan dalam memperoleh laba yang selama waktu tertentu dari kepemilikan saham.
𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑃𝑒𝑟 𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝐵𝑒𝑟𝑒𝑑𝑎𝑟

## KonsepDasarPerhitungan Uji Koefisien Korelasi
Tujuan  paling  lazim  dari  suatu  pengujian  hipotesis  tentang  koefisien  korelasi  adalah untuk  melihat  hubungan  antar  var.  Namun  penentuan  koefisien  korelasi  tersebut,  perlu diperhatikan  karakteristik  sampel-sampelnya  sebagaimana  penjelasan  menurut  (Maulana, 2016), berikut ini:
1.  Jika sampelnya berdistribusi normal, maka digunakan perhitungan dengan formula Product Moment dari Pearson.
2.  Sedangkan pada sampel yang berdistribusi tidak normal, digunakan uji korelasi peringkat dengan formula Rho dan Spearman .
Koefisien  korelasi  seringkali  dinotasikan  dengan  huruf r .  Besarnya  nilai r dari  suatu hubungan  menunjukkan  tingginya  derajat  hubungan  antara  variabel-variabelnya  dalam  artian perbedaan  bersama,  dan  bukan  menunjukkan  tingginya  kesamaan  karakteristik  yang  dimiliki variabel-variabel tersebut.
Tabel 1. Pedoman untuk memberikan Interpretasi Koefisien Korelalsi Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00 – 0,199 Sangat Rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 - 0,799 Kuat 0,80 – 1,000 Sangat Kuat
Sumber: Sugiyono dalam (Humaedi, Hakam, Seftiani, & Propiona, 2016) Rumus perhitungan manual untuk menghitung nilai korelasi secara parsial:
Rumus perhitungan manual untuk menghitung nilai korelasi secara simultan:
𝑅𝑋 1 . 𝑋 2 . 𝑌 =   √ 𝑏 1 . ∑ 𝑋 1 𝑌 +  𝑏 2 . ∑ 𝑋 2 𝑌 ∑ 𝑌 2

## Uji Koefisien Determinasi
Menurut  Suharyadi  &  Purwanto  mendefinisikan  “Koefisien  determinasi  adalah  bagian dari keragaman total variabel terikat Y (variabel yang dipengaruhi atau dependetnt ) yang dapat diterangkan atau diperhitungkan oleh keragaman variabel bebas X (variabel yang memengaruhi atau independent )” (Dewi, 2018).
Jadi uji koefisien determinan merupakan uji yang digunakan untuk menghitung besarnya pengaruh antara variabel X dengan variabel Y. Koefisien determinasi disimbolkan dengan 𝑅 2 . Rumus perhitungan koefisien determinasi secara manual:
𝑅 2 = [𝑛(∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌)] 2 √[𝑛(∑ 𝑋 2 ) − (∑ 𝑋) 2 ][𝑛(∑ 𝑋 2 ) − (∑ 𝑌) 2 ]

## Uji Persamaan Regresi
Menurut  Sugiyono  mendefinisikan  Regresi  linear  adalah  metode  statistika  yang digunakan untuk membentuk model hubungan antara variable dependen (Y) dengan satu atau lebih variable independen (X). Jika variable independen terdiri dari satu variable disebut regresi linear sederhana, sedangkan apabila terdapat dua atau lebih variable independen maka disebut regresi linear berganda (Elsa Anelisa Nababan, 2018).

## Rumus regresi linear sederhana

## 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋
Rumus regresi linear berganda
Menurut (Dewi, 2018) : uji Parsial dengan t-test, digunakan sebagai alat pengujian secara terpisah setiap var. Sedangkan uji simultan,  yaitu menguji semua (simultan) var.

## METODE PENELITIAN
Peneltian ini menggunakan data sekunder dari www.idx.co.id dengan populasinya yaitu perusahaan  makanan  dan  minuman  yang  terdaftar  di  BEI  periode  2016-2018  sebanyak  27 perusahaan.  Teknik  yang  digunakan  yaitu  metode purposive  sampling (pengambilan  sampel berdasarkan kriteria tertentu). Dengan kriteria sbb : telah mempublikasikan laporan keuangan audit  pada  periode  penelitian,  memiliki  data  keuangan  lengkap  untuk  menghitung  variabel- variabel  dalam  penelitian  selama  periode  penelitian  dan  memiliki  laba  selama  periode penelitian. Dari 27 perusahaan tersebut, ada 16 perusahaan memenuhi kriteria, yaitu :
Tabel 2. Sampel Data Perusahaan No Kode Nama Perusahaan Tahun Pendirian 1 ADES AkashaWiraInternational Tbk, PT 1985 2 BUDI Budi Starch & Sweetener Tbk, PT 1979 3 CAMP Campin iceCreamIndustry Tbk, PT 1972
Suhartono, Fauziah Rahmah, Taat Kuspriyono, Lukman Hakim 4 CEKA WilmarCahaya Indonesia Tbk, PT 1968 5 CLEO SarigunaPrimatirta Tbk, PT 1988 6 DLTA DeltaDjakarta Tbk, PT 1970 7 HOKI BuyungPoetraSembada Tbk, PT 2003 8 ICBP IndofoodCBP SuksesMakmur Tbk, PT 2009 9 INDF IndofoodSuksesMakmur Tbk, PT 1990 10 MYOR PT MayoraIndah Tbk, PT 1977 11 MLBI MultiBintangIndonesia Tbk, PT 1929 12 ROTI NipponIndosariCorpindo Tbk, PT 1995 13 SKBM SekarBumi Tbk, PT 1973 14 SKLT SekarLaut Tbk, PT 1976 15 STTP Siantar Top Tbk, PT 1987 16 ULTJ UltraJaya MilkIndustry&Trading Company Tbk, PT 1971
Analisis dilakukan selama tiga periode (2016-2018) sehingga total datanya 16 x 3 = 48. Rasio  yang  digunakan  penulis  dalam  penelitian  ini adalah Return  On  Asset,  Return  On  Equity, Gross  profit  Margin,  Operating  Profit  Margin, dan Net  Profit  Margin dan  menggunakan UjiKoefisienKorelasi, UjiKoefisienDeterminasi, UjiPersamaanRegresi, dan Uji T.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Rasio Profitabilitas
Berikut ini data perhitungan ROA thn 2016-2018 :
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑂𝑛 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 = 𝑙𝑎𝑏𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡 Tabel 3. Return On Asset No  Kode Tahun Laba Bersih Total Aset ROA (Rp) (Rp) 1 ADES 2016 55.951.000.000 767.479.000.000   0,073 2017 38.242.000.000 840.236.000.000   0,046 2018 52.958.000.000 881.275.000.000   0,060 2 BUDI 2016 38.624.000.000   2.931.807.000.000   0,013 2017 45.691.000.000   2.939.456.000.000   0,016 2018 50.467.000.000   3.392.980.000.000   0,015 3 CAMP 2016 52.726.852.009   1.031.041.060.010   0,051 2017 43.421.734.614   1.211.184.522.659   0,036 2018 61.947.295.689   1.004.275.813.783   0,062 4 CEKA 2016 249.697.013.626   1.425.964.152.418   0,175 2017 107.420.886.839   1.392.636.444.501   0,077 2018 92.649.656.775   1.168.956.042.706   0,079 5 CLEO 2016 39.262.802.985 463.288.593.970   0,085 2017 50.173.730.829 660.917.775.322   0,076 2018 63.261.752.474 833.933.861.594   0,076 6 DLTA 2016 254.509.268.000   1.197.796.650.000   0,212 2017 279.772.635.000   1.340.842.765.000   0,209 2018 338.129.985.000   1.523.517.170.000   0,222
7 HOKI 2016 43.822.031.348 370.245.134.305   0,118 2017 47.964.112.940 576.963.542.579   0,083 2018 90.195.136.265 758.846.556.031   0,119 8 ICBP 2016 3.631.301.000.000   28.901.948.000.000   0,126 2017 3.543.173.000.000   31.619.514.000.000   0,112 2018 4.658.781.000.000   34.367.153.000.000   0,136 9 INDF 2016 5.266.906.000.000   82.174.515.000.000   0,064 2017 5.145.063.000.000   88.400.877.000.000   0,058 2018 4.961.851.000.000   96.537.796.000.000   0,051 10  MYOR 2016 1.388.676.127.665   12.922.421.859.142   0,107 2017 1.630.953.830.893   14.915.849.800.251   0,109 2018 1.760.434.280.304   17.591.706.426.634   0,100 11 MLBI 2016 982.129.000.000   2.275.038.000.000   0,432 2017 1.322.067.000.000   2.510.078.000.000   0,527 2018 1.224.807.000.000   2.889.501.000.000   0,424 12 ROTI 2016 279.777.368.831   2.919.640.858.718   0,096 2017 135.364.021.139   4.559.573.709.411   0,030 2018 127.171.436.363   4.393.810.380.883   0,029 13  SKBM 2016 22.545.456.050   1.001.657.012.004   0,023 2017 25.880.464.791   1.623.027.475.045   0,016 2018 15.954.632.472   1.771.365.972.009   0,009 14 SKLT 2016 20.646.121.074 568.239.939.951   0,036 2017 22.970.715.348 636.284.210.210   0,036 2018 31.954.131.252 747.293.725.435   0,043 15 STTP 2016 174.176.717.866   2.336.411.494.941   0,075 2017 216.024.079.834   2.342.432.443.196   0,092 2018 255.088.886.019   2.631.189.810.030   0,097 16 ULTJ 2016 709.825.635.742   4.239.200.000.000   0,167 2017 718.402.000.000   5.175.896.000.000   0,139 2018 701.607.000.000   5.555.871.000.000   0,126
Berdasarkan hasil perhitungan yang tertera pada tabel di atas, dapat diketahui bahwa di thn  2018  Sekar  Bumi  Tbk,  PT    memiliki ROA paling  rendah  sebesar  0,009.  Sebaliknya  Multi Bintang Indonesia Tbk, PT thn 2017 mempunyai ROA tertinggi sebesar 0,527. 2. Hasil Pengembalian atas Ekuitas atau Return On Equity (ROE) Data pehitungan ROE sbb :
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑂𝑛 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦  = 𝑙𝑎𝑏𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑘𝑢𝑖𝑡𝑎𝑠 Tabel 4.Return On Equity No  Kode  Tahun Laba Bersih Total Equitas ROE (Rp) (Rp) 1 ADES 2016 55.951.000.000            384.388.000.000   0,146 2017 38.242.000.000            423.011.000.000   0,090 2018 52.958.000.000            481.914.000.000   0,110
2 BUDI 2016 38.624.000.000         2.931.807.000.000   0,013 2017 45.691.000.000         1.194.700.000.000   0,038 2018 50.467.000.000         1.226.484.000.000   0,041 3 CAMP 2016 52.726.852.009            552.836.480.764   0,095 2017 43.421.734.614            837.911.581.216   0,052 2018 61.947.295.689            885.422.598.655   0,070 4 CEKA 2016 249.697.013.626            887.920.113.728   0,281 2017 107.420.886.839            903.044.187.067   0,119 2018 92.649.656.775            976.647.575.842   0,095 5 CLEO 2016 39.262.802.985            198.161.486.379   0,198 2017 50.173.730.829            297.969.528.163   0,168 2018 63.261.752.474            635.478.469.892   0,100 6 DLTA 2016 254.509.268.000         1.012.374.008.000   0,251 2017 279.772.635.000         1.144.645.393.000   0,244 2018 338.129.985.000         1.284.163.814.000   0,263 7 HOKI 2016 43.822.031.348            220.074.121.683   0,199 2017 47.964.112.940            475.980.511.759   0,101 2018 90.195.136.265            563.167.578.239   0,160 8 ICBP 2016     3.631.301.000.000      18.500.823.000.000   0,196 2017     3.543.173.000.000      20.324.330.000.000   0,174 2018     4.658.781.000.000      22.707.150.000.000   0,205 9 INDF 2016     5.266.906.000.000      43.941.423.000.000   0,120 2017     5.145.063.000.000      46.756.724.000.000   0,110 2018     4.961.851.000.000      49.916.800.000.000   0,099 10  MYOR 2016     1.388.676.127.665         6.265.255.987.065   0,222 2017     1.630.953.830.893         7.354.346.366.072   0,222 2018     1.760.434.280.304         8.542.544.481.694   0,206 11 MLBI 2016 982.129.000.000            820.640.000.000   1,197 2017     1.322.067.000.000         1.064.905.000.000   1,241 2018     1.224.807.000.000         1.167.536.000.000   1,049 12 ROTI 2016 279.777.368.831         1.442.751.772.026   0,194 2017 135.364.021.139         2.820.105.715.429   0,048 2018 127.171.436.363         2.916.901.120.111   0,044 13  SKBM 2016 22.545.456.050            368.389.286.646   0,061 2017 25.880.464.791         1.023.237.460.399   0,025 2018 15.954.632.472         1.040.576.552.571   0,015 14 SKLT 2016 20.646.121.074            296.151.295.872   0,070 2017 22.970.715.348            307.569.774.228   0,075 2018 31.954.131.252            339.236.007.000   0,094 15 STTP 2016 174.176.717.866         1.168.512.137.670   0,149 2017 216.024.079.834         1.384.772.068.360   0,156 2018 255.088.886.019         1.646.387.946.952   0,155 16 ULTJ 2016 709.825.635.742         3.489.233.000.000   0,203 2017 718.402.000.000         4.197.711.000.000   0,171 2018 701.607.000.000         4.774.956.000.000   0,147
Berdasarkan hasil perhitungan yang tertera pada tabel di atas, dapat diketahui bahwa thn 2016 BUDI memiliki ROE paling rendah yakni 0,013. Sebaliknya MLBI thn 2017 mempunyai ROE tertinggi sebesar 1,241 3. MarjinLabaKotor atau GrossProfitMargin (GPM)
Data pehitungan GPM sbb :
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛  =
𝑙𝑎𝑏𝑎 𝑘𝑜𝑡𝑜𝑟 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ Tabel 5. Gross Profit Margin No  Kode  Tahun Laba Kotor Penjualan Bersih GPM (Rp) (Rp) 1 ADES 2016 459.835.000.000 887.663.000.000  0,518 2017 438.944.000.000 814.490.000.000  0,539 2018 389.090.000.000 804.302.000.000  0,484 2 BUDI 2016 274.260.000.000 2.467.553.000.000  0,111 2017 347.799.000.000 2.510.578.000.000  0,139 2018 350.073.000.000 2.647.193.000.000  0,132 3 CAMP 2016 566.603.831.309 930.531.734.608  0,609 2017 581.669.746.812 944.837.322.446  0,616 2018 580.639.860.535 961.136.629.003  0,604 4 CEKA 2016 434.938.508.827 4.115.541.761.173  0,106 2017 284.279.618.715 4.257.738.486.908  0,067 2018 274.351.033.019 3.629.327.583.572  0,076 5 CLEO 2016 158.319.231.152 523.932.684.972  0,302 2017 225.800.168.007 614.677.561.202  0,367 2018 268.643.747.079 831.104.026.853  0,323 6 DLTA 2016 540.881.980.000 774.968.268.000  0,698 2017 574.271.361.000 777.308.328.000  0,739 2018 651.285.239.000 893.006.350.000  0,729 7 HOKI 2016 168.839.331.461 1.146.887.827.845  0,147 2017 164.943.245.188 1.209.215.316.632  0,136 2018 202.397.742.620 1.430.785.280.985  0,141 8 ICBP 2016  10.768.481.000.000  34.375.236.000.000  0,313 2017  11.058.836.000.000  35.606.593.000.000  0,311 2018  12.265.550.000.000  38.413.407.000.000  0,319 9 INDF 2016  19.337.607.000.000  66.659.484.000.000  0,290 2017  19.868.522.000.000  70.186.618.000.000  0,283 2018  12.265.550.000.000  73.394.728.000.000  0,167 10  MYOR 2016 4.900.422.455.912  18.349.959.898.358  0,267 2017 4.975.054.755.396  20.816.673.946.473  0,239 2018 6.396.653.530.647  24.060.802.395.725  0,266 11 MLBI 2016 2.147.744.000.000 3.263.311.000.000  0,658 2017 2.271.704.000.000 3.389.736.000.000  0,670 2018 2.462.707.000.000 3.649.615.000.000  0,675 12 ROTI 2016 1.301.088.371.208 2.521.920.968.213  0,516
182 Suhartono, Fauziah Rahmah, Taat Kuspriyono, Lukman Hakim 2017 1.307.930.827.052 2.491.100.179.560  0,525 2018 1.492.213.107.219 2.766.545.866.684  0,539 13  SKBM 2016 186.037.045.425 1.501.115.928.446  0,124 2017 186.165.342.708 1.841.487.199.828  0,101 2018 225.606.844.655 1.953.910.957.160  0,115 14 SKLT 2016 214.518.332.233 833.850.372.883  0,257 2017 237.003.886.568 914.188.759.779  0,259 2018 267.314.915.155 1.045.029.834.378  0,256 15 STTP 2016 549.237.378.621 2.629.107.367.897  0,209 2017 613.459.658.888 2.825.409.180.889  0,217 2018 619.688.397.329 2.826.957.323.397  0,219 16 ULTJ 2016 1.633.105.000.000 4.685.988.000.000  0,349 2017 1.835.623.000.000 4.879.559.000.000  0,376 2018 1.956.276.000.000 5.472.882.000.000  0,357
Berdasarkan hasil perhitungan yang tertera pada tabel di atas, dapat diketahui bahwa perusahaan yang memiliki Gross Profit Margin yakni CEKA thn 2017 = 0,067. Sebaliknya yakni DLTA  thn 2017 = 0,739. 4. MarjinLabaUsaha atau OperatingProfitMargin (OPM) Data pehitungan OPM sbb :
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛  =
𝑙𝑎𝑏𝑎 𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ Tabel 6. Operating Profit Margin No  Kode  Tahun Laba Usaha Penjualan Bersih OPM (Rp) (Rp) 1 ADES 2016 78.324.000.000 887.663.000.000   0,088 2017 74.038.000.000 814.490.000.000   0,091 2018 91.122.000.000 804.302.000.000   0,113 2 BUDI 2016 164.851.000.000   2.467.553.000.000   0,067 2017 182.713.000.000   2.510.578.000.000   0,073 2018 193.931.000.000   2.647.193.000.000   0,073 3 CAMP 2016 127.678.146.041 930.531.734.608   0,137 2017 101.339.664.794 944.837.322.446   0,107 2018 86.811.786.458 961.136.629.003   0,090 4 CEKA 2016 18.559.366.987   4.115.541.761.173   0,077 2017 60.979.863.453   4.257.738.486.908   0,038 2018 36.839.635.762   3.629.327.583.572   0,038 5 CLEO 2016 48.009.984.731 523.932.684.972   0,092 2017 62.664.239.800 614.677.561.202   0,102 2018 81.834.159.473 831.104.026.853   0,098 6 DLTA 2016 27.047.654.000 774.968.268.000   0,422 2017 69.012.853.000 777.308.328.000   0,475 2018 41.248.118.000 893.006.350.000   0,494 7 HOKI 2016 72.186.108.446   1.146.887.827.845   0,063 2017 72.940.291.987   1.209.215.316.632   0,060 2018 128.846.079.052   1.430.785.280.985   0,090
8 ICBP 2016  4.864.168.000.000   34.375.236.000.000   0,142 2017  5.221.746.000.000   35.606.593.000.000   0,147 2018  6.447.921.000.000   38.413.407.000.000   0,168 9 INDF 2016  8.285.007.000.000   66.659.484.000.000   0,124 2017  8.747.502.000.000   70.186.618.000.000   0,125 2018  9.143.020.000.000   73.394.728.000.000   0,125 10  MYOR 2016  2.315.242.242.867   18.349.959.898.358   0,126 2017  2.460.559.388.050   20.816.673.946.473   0,118 2018  2.627.892.008.006   24.060.802.395.725   0,109 11 MLBI 2016  1.320.186.000.000   3.263.311.000.000   0,405 2017  1.780.020.000.000   3.389.736.000.000   0,525 2018  1.671.912.000.000   3.649.615.000.000   0,458 12 ROTI 2016 443.044.977.388   2.521.920.968.213   0,176 2017 257.164.701.194   2.491.100.179.560   0,103 2018 194.414.713.941   2.766.545.866.684   0,070 13  SKBM 2016 57.968.902.334   1.501.115.928.446   0,039 2017 51.846.949.649   1.841.487.199.828   0,028 2018 46.038.083.536   1.953.910.957.160   0,024 14 SKLT 2016 33.606.710.221 833.850.372.883   0,040 2017 41.293.729.217 914.188.759.779   0,045 2018 54.165.842.691   1.045.029.834.378   0,052 15 STTP 2016 217.746.308.540   2.629.107.367.897   0,083 2017 288.545.819.603   2.825.409.180.889   0,102 2018 324.694.650.175   2.826.957.323.397   0,115 16 ULTJ 2016 888.986.639.228   4.685.988.000.000   0,190 2017 968.295.000.000   4.879.559.000.000   0,198 2018 892.565.000.000   5.472.882.000.000   0,163
Berdasarkan hasil perhitungan yang tertera pada tabel di atas, dapat diketahui bahwa perusahaan  yang  memiliki Operting  Profit  Margin paling  kecil  yakni  SKBM  thn  2018  =  0,024. Sebaliknya yaitu MLBI thn 2017 = 0,525.
5. MarjinLabaBersih atau NetProfitMargin (NPM) Data pehitungan NPM sbb :
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑁𝑒𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛  = 𝑙𝑎𝑏𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ Tabel 7. Net Profit Margin No  Kode  Tahun Laba Bersih Penjualan Bersih NPM (Rp) (Rp) 1 ADES 2016 55.951.000.000 887.663.000.000   0,063 2017 38.242.000.000 814.490.000.000   0,047 2018 52.958.000.000 804.302.000.000   0,066 2 BUDI 2016 38.624.000.000   2.467.553.000.000   0,016 2017 45.691.000.000   2.510.578.000.000   0,018 2018 50.467.000.000   2.647.193.000.000   0,019 3 CAMP 2016 52.726.852.009 930.531.734.608   0,057 2017 43.421.734.614 944.837.322.446   0,046
184 Suhartono, Fauziah Rahmah, Taat Kuspriyono, Lukman Hakim 2018 61.947.295.689 961.136.629.003   0,064 4 CEKA 2016 249.697.013.626   4.115.541.761.173   0,061 2017 107.420.886.839   4.257.738.486.908   0,025 2018 92.649.656.775   3.629.327.583.572   0,026 5 CLEO 2016 39.262.802.985 523.932.684.972   0,075 2017 50.173.730.829 614.677.561.202   0,082 2018 63.261.752.474 831.104.026.853   0,076 6 DLTA 2016 254.509.268.000 774.968.268.000   0,328 2017 279.772.635.000 777.308.328.000   0,360 2018 338.129.985.000 893.006.350.000   0,379 7 HOKI 2016 43.822.031.348   1.146.887.827.845   0,038 2017 47.964.112.940   1.209.215.316.632   0,040 2018 90.195.136.265   1.430.785.280.985   0,063 8 ICBP 2016  3.631.301.000.000   34.375.236.000.000   0,106 2017  3.543.173.000.000   35.606.593.000.000   0,100 2018  4.658.781.000.000   38.413.407.000.000   0,121 9 INDF 2016  5.266.906.000.000   66.659.484.000.000   0,079 2017  5.145.063.000.000   70.186.618.000.000   0,073 2018  4.961.851.000.000   73.394.728.000.000   0,068 10  MYOR 2016  1.388.676.127.665   18.349.959.898.358   0,076 2017  1.630.953.830.893   20.816.673.946.473   0,078 2018  1.760.434.280.304   24.060.802.395.725   0,073 11 MLBI 2016 982.129.000.000   3.263.311.000.000   0,301 2017  1.322.067.000.000   3.389.736.000.000   0,390 2018  1.224.807.000.000   3.649.615.000.000   0,336 12 ROTI 2016 279.777.368.831   2.521.920.968.213   0,111 2017 135.364.021.139   2.491.100.179.560   0,054 2018 127.171.436.363   2.766.545.866.684   0,046 13  SKBM 2016 22.545.456.050   1.501.115.928.446   0,015 2017 25.880.464.791   1.841.487.199.828   0,014 2018 15.954.632.472   1.953.910.957.160   0,008 14 SKLT 2016 20.646.121.074 833.850.372.883   0,025 2017 22.970.715.348 914.188.759.779   0,025 2018 31.954.131.252   1.045.029.834.378   0,031 15 STTP 2016 174.176.717.866   2.629.107.367.897   0,066 2017 216.024.079.834   2.825.409.180.889   0,076 2018 255.088.886.019   2.826.957.323.397   0,090 16 ULTJ 2016 709.825.635.742   4.685.988.000.000   0,151 2017 718.402.000.000   4.879.559.000.000   0,147 2018 701.607.000.000   5.472.882.000.000   0,128
Berdasarkan hasil perhitungan yang tertera pada tabel di atas, dapat  diketahui bahwa perusahaan  yang  memiliki Net  Profit  Margin paling  kecil  yakni  SKBM  thn  2018  =  0,008. Sebaliknya yakni MLBI thn 2017 =  0,390.
LabaPerSaham (EarningPerShare)
Data LabaPerSaham ( EarningPerShare ) sbb : Tabel 8. Earning Per Share
No  Kode Earning Per Share (Rp) 2016 2017 2018 1 ADES 95 65 90 2 BUDI 8 9 11 3 CAMP 264 7 10 4 CEKA 420 181 156 5 CLEO 31 25 26 6 DLTA 317 349 422 7 HOKI 27 24 38 8 ICBP 309 326 392 9 INDF 433 473 474 10  MYOR 61 71 77 11  MLBI 466 627 581 12  ROTI 55 28 28 13  SKBM 30 15 8 14  SKLT 30 34 47 15  STTP 133 165 195 16  ULTJ 61 61 60
Dapat  diketahui  bahwa  thn  2017  CAMPg  memiliki EPS paling  kecil  yaitu  sebesar  Rp.7. Sebaliknya MLBI mempunyai EPS paling besar thn 2017 =  Rp.627.
Anailis Rasio Profitabilitas terhadap EarningPerShare

## Uji Koefisien Korelasi
Hubungan parsial dan simultan var (X) terhadap variable terikat (Y) dapat dilihat pada tabel-tabel berikut ini
Tabel 9. Return On Asset (X) terhadap Earning Per Share (Y) Correlations Return On Asset Earning Per Share Return On Asset Pearson Correlation 1 ,699 ** Sig. (2-tailed) ,000 N 48 48 Earning Per Share Pearson Correlation ,699 ** 1 Sig. (2-tailed) ,000 N 48 48 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Hipotesis:
H1:  Terdapatpengaruh  positifantara ROA terhadap EPS pada  perusahaan Food&Beverages tersebut.
Dapat terlihat bahwa keputusan H1 diterima karena nilai signifikan 0,000 < 0,05. Dengan kata lain ada hubungan yang kuat antara ROA dengan EPS , didapat dari nilai koefisien korelasi yaitu  0,699.  Sugiyono  dalam  (Humaedi  et  al.,  2016)  jika  r  ada  di  antara  0,60-0,799  maka korelasi/hubungan tersebut kuat.
Tabel 10. Return On Equity (X) terhadap Earning Per Share (Y)
Correlations
186 Suhartono, Fauziah Rahmah, Taat Kuspriyono, Lukman Hakim Return On Equitiy Earning Per Share Return On Equitiy Pearson Correlation 1 ,652 ** Sig. (2-tailed) ,000 N 48 48 Earning Per Share Pearson Correlation ,652 ** 1 Sig. (2-tailed) ,000 N 48 48 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Hipotesis:
H2:  Terdapat  pengaruh  positif  antara ROE terhadap EPS pada  perusahaan Food&Beverages tersebut.
Dapat terlihat bahwa keputusan H1 diterima karena nilai signifikan 0,000 < 0,05. Dengan kata lain ada hubungan yang kuat antara ROE dengan EPS , didapat dari nilai koefisien korelasi yaitu  0,652.  Sugiyono  dalam  (Humaedi  et  al.,  2016)  jika  r  ada  di  antara  0,60-0,799  maka korelasi/hubungan tersebut kuat.
Tabel 11. Gross Profit Margin (X) terhadap Earning Per Share (Y)
Correlations Gross Profit Margin Earning Per Share Gross Profit Margin Pearson Correlation 1 ,362 * Sig. (2-tailed) ,011 N 48 48 Earning Per Share Pearson Correlation ,362 * 1 Sig. (2-tailed) ,011 N 48 48 *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). Hipotesis:
H3:  Terdapat pengaruh positif antara GPM terhadap EPS pada perusahaan Food&Beverages tersebut.
Dapat terlihat bahwa keputusan H1 diterima karena nilai signifikan 0,011 < 0,05. Dengan kata lain ada hubungan yang kuat walaupun rendah diantara ROE dengan EPS , didapat dari nilai koefisien korelasi yaitu 0,362. Sugiyono dalam (Humaedi et al., 2016) jika r ada di antara 0,20- 0,399 maka korelasi/hubungan tersebut rendah.
Tabel 12. Operating Profit Margin (X) terhadap Earning Per Share (Y)
Correlations Operating Profit Margin Earning Per Share Operating Profit Margin Pearson Correlation 1 ,689 ** Sig. (2-tailed) ,000 N 48 48 Earning Per Share Pearson Correlation ,689 ** 1 Sig. (2-tailed) ,000 N 48 48 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Hipotesis:
H4:  Terdapat  pengaruh  positif  antara OPM terhadap EPS pada  perusahaan Food  Beverages tersebut.
Dapat terlihat bahwa keputusan H1 diterima karena nilai signifikan 0,000 < 0,05. Dengan kata lain ada hubungan yang kuat antara OPM dengan EPS , didapat dari nilai koefisien korelasi yaitu  0,699.  Sugiyono  dalam  (Humaedi  et  al.,  2016)  jika  r  ada  di  antara  0,60-0,799  maka korelasi/hubungan tersebut kuat.
Tabel 13. Net Profit Margin (X) terhadap Earning Per Share (Y)
Correlations
187 NetProfitMargin Earning Per Share NetProfitMargin Pearson Correlation 1 ,676 ** Sig. (2-tailed) ,000 N 48 48 Earning Per Share Pearson Correlation ,676 ** 1 Sig. (2-tailed) ,000 N 48 48 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Hipotesis:
H5:  Terdapat  pengaruh  positif  antara NPM terhadap EPS pada  perusahaan Food  Beverages tersebut.
Dapat terlihat bahwa keputusan H1 diterima karena nilai signifikan 0,000 < 0,05. Dengan kata lain ada hubungan yang kuat antara NPM dengan EPS , didapat dari nilai koefisien korelasi yaitu  0,676.  Sugiyono  dalam  (Humaedi  et  al.,  2016)  jika  r  ada  di  antara  0,60-0,799  maka korelasi/hubungan tersebut kuat.
Tabel 14. Korelasi Simultan Rasio Profitabilitas terhadap Earning Per Share
Model Summary b Mo del R R Square Adjusted R Square Std.  Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chang e df 1 df 2 Sig.  F Chan ge 1 ,75 2 a ,565 ,513 125,309 ,565 10,90 7 5 42 ,000
a. Predictors:(Constant), ROA, ROE, GPM, OPM, NPM

## b. DependentVariable:EPS
Hipotesis: H6: Terdapat pengaruh positif antara ROA, ROE, GPM,  OPM, dan NPM terhadap EPS pada perusahaan food&beverages terebut.
Berdasarkan tabel di atas Sig. F Change = 0,000 < 0,05, sehingga keputusan H6 diterima. Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  signifikan  secara  simultan  antara antara ROA,  ROE,  GPM,  OPM, dan NPM terhadap EPS .  Dan  dapat  dilihat  bahwa  nilai  korelasi antara  antara ROA,  ROE,  GPM,  OPM, dan NPM terhadap EPS sebesar  0,752.  Nilai  tersebut menunjukkan, Return On Asset , Return On Equitiy, Gross Profit Margin, Operating Profit Margin, dan Net Profit Margin berhubungan positif (searah) dan kuat terhadap Earning Per Share . Artinya jika nilai antara ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM naik, maka nilai EPS juga akan naik kuat, dan sebaliknya

## Uji Koefisien Determinasi
Tabel 15. Hasil Analisis Determinasi Return On Asset , Return On Equitiy, Gross Profit Margin, Operating Profit Margin, dan Net Profit Margin terhadap Earning Per Share
Model Summary b Mo del R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Chang e d f 1 d f 2 Sig. F Change 1 ,7 52 a ,565 ,513 125,309 ,565 10,90 7 5 4 2 ,000
a. Predictors: (Constant), ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM b. Dependent Variable: EPS

## Suhartono, Fauziah Rahmah, Taat Kuspriyono, Lukman Hakim
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  koefisien  determinasi  antara ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM terhadap EPS sebesar 0,565 atau ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM memberikan kontribusi sebesar 56,5% terhadap EPS sedangkan sisanya 43,5% dari var lain Uji Persamaan Regresi Linear Berganda
Tabel 16 Tabel Anova ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 856343,109 5 171268,622 10,907 ,000 b Residual 659500,204 42 15702,386 Total 1515843,313 47 a. DependentVariable: EPS
b. Predictors:(Constant), NPM, GPM, ROE, ROA, OPM
Berdasarkan tabel anova diatas, nilai signifikansi (sig) adalah sebesar 0,000 < 0,05, maka dapat dipahami persamaan regresi berganda dari ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM terhadap EPS . Tabel 17. Hasil Analisis Persamaan Regresi Linear Berganda ROA , ROE,
GPM, OPM, dan NPM terhadap EPS Coefficients a Model UnstandardizedCoefficie nts StandardizedCoefficie nts T Sig. CollinearityStatistic s B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Constan t) 39,323 54,035 ,728 ,47 1 ROA 595,319 1178,164 ,354 ,505 ,61 6 ,021 47,367 ROE 7,075 349,248 ,010 ,020 ,98 4 ,040 25,050 GPM -251,151 148,302 -,282 - 1,69 4 ,09 8 ,373 2,681 OPM 2434,318 1326,365 1,758 1,83 5 ,07 4 ,011 88,547 NPMargi n -2078,707 1877,661 -1,180 - 1,10 7 ,27 5 ,009 109,65 2

## a. Dependent Variable: Earning Per Share
Dari  tabel  17  terlihat    persamaan  regresi  berganda  yang  terbentuk  signifikan  antara variabel ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM terhadap EPS sebagai berikut:
Y = 39,323 + 595,319X1 + 7,075X2 + -251,151X3 + 2434,318X4 + -2078,707X5 Sehingga berdasarkan persamaan regresi berganda yang terbentuk diatas dapat dianalisis sebagai berikut:
1. Intersep
Nilai intersep yang diperoleh sebesar 39,323 (bernilai positif). Secara matematis menyatakan bahwa apabila nilai X1, X2, X3, X4, dan X5 sama dengan 0, maka nilai Y akan sebesar 39,323. Dengan kata lain apabila ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM bernilai 0, maka nilai EPS adalah sebesar Rp.39,323.
2. Nilai X1 (ROA)
Nilai koefisien regresi antara ROA (X1) dengan EPS (Y) sebesar 595,319. Maknanya bila variabel independen  lainnya  nilainya  tdk  berubah  dan ROA bertambah  1%,  sehingga  menambah variabel EPS sebesar  595,319  atau  besarnya  perubahan  variabel EPS dipengaruhi  oleh variabel ROA sebesar Rp.595,319.
3. Nilai X2 (ROE)
Nilai koefisien regresi antara ROE (X2) dengan EPS (Y) sebesar 7,075. Bila variabel independen lainnya tidak berbubah dan ROE bertambah 1%, maka akan menambah variabel EPS sebesar 7,075 atau besarnya perubahan variabel EPS dipengaruhi oleh variabel ROE sebesar Rp.7,075. 4. Nilai X3 (GPM)
Nilai koefisien regresi antara GPM (X3) dengan E Per Share (Y) sebesar -251,151. Bila variabel independen lainnya tidak berubah dan GPM bertambah 1%, aakibatnya mengurangi variabel Earning Per Share sebesar 251,151 atau besarnya perubahan variabel EPS dipengaruhi GPM menurun sebesar Rp.251,151.
5. Nilai X4 (OPM)
Nilai  koefisien  regresi  antara OPM (X4)  dengan EPS (Y)  sebesar  2.434,318.  Bila  variabel independen  lainnya  tidak  berubah  dan OPM bertambah  1%,  sehingga  menambah  variabel Earning  Per  Share sebesar  2.434,318  atau  besarnya  perubahan  variabel Earning  Per  Share dipengaruhi oleh variable Operating Profit Margin sebesar Rp.2.434,318.
6. Nilai X5 (NPM)
Koefisien regresi antara NPM (X5) dengan EPS (Y) sebesar -2078,707. Maknanya bila variabel independen lainnya tidak berubah dan NPM bertambah 1%, sehingga mengurangi variabel Earning  Per  Share sebesar  2.078,707  atau  besarnya  perubahan  variabel Earning  Per  Share dipengaruhi oleh variable Net Profit Margin menurun sebesar Rp.2.078,707.

## SIMPULAN DAN SARAN

## SIMPULAN
Ada pengaruh positif yang kuat antara ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM secara parsial terhadap EPS. Nilai koefisien determinasi antara ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM terhadap EPS adalah sebesar 0,565 atau 56,5%. Dari nilai tersebut dapat diketahui bahwa ROA, ROE, GPM, OPM, dan NPM memberikan pengaruh yaitu 56,5% dan sisanya 43,5% oleh var lainnya.

## SARAN
1. Bagi perusahaan makanan dan minuman seharus terus berusaha untuk meningkatkan Hasil Pengembalian  atas  Aset  ( Return  On  Asset), Hasil  Pengembalian  atas  Ekuitas  ( Return  ON Equity), Marjin  Laba  Kotor  ( Gross  Profit  Margin), Marjin  Laba  Operasi  ( Operating  Profit Margin), dan Marjin Laba Bersih (Net Profit Margin) , sehingga Laba Per Saham ( Earning Per Share) pun  ikut  meningkat.  Dikarenakan  beberapa  investor  akan  menilai  rasio  tersebut sebelum melakukan investasi.
2. Penelitian selanjutnya dapat menambah sample dan tahun pengamatan.

## DAFTAR PUSTAKA
Andi,  S.  (2016). AnalisaPerubahan  PTKPTahun  2015  TerhadapLaba  PerusahaanPada  PT KencanaMitra  TineloJakarta .  Universitas  Bina  Sarana  Informatika.  Retrievedfrom  https: //repository.bsi.ac.id/index.php/repo/ viewitem/ 13829
Dewi, M. S. (2018). PengaruhRasio Likuiditasdan RasioAktivitas terhadap PerubahanLaba Pada PerusahaanFood andBeverages yangterdaftar di BEIPeriode 2013-2016 . Universitas Negeri Yogyakarta.
Dian  Ika  Pratiwi.  (2018). Pengaruh  ProfitabilitasTerhadap  NilaiPerusahaan  PT  Adisarana Armada,  Tbk.  Periode  Tahun  2012-2017 .  Universitas  Bina  Sarana  Informatika.  Retrieved from https: //repository.bsi.ac.id/ index.php/repo /viewitem/ 14891

## Suhartono, Fauziah Rahmah, Taat Kuspriyono, Lukman Hakim
Dr.  Febri  Endra  Budi  Setyawan.  (2017). Pedoman  Metodologi  Penelitian:  (Statistika  Praktis) . Jaawa Timur: Zifatama Jawara.
Elsa Anelisa Nababan. (2018). PengaruhProfitabilitas TerhadapPerubahan LabaPada PTMandiri (Persero)  TbkJakarta .  Universitas  Bina  Sarana  Informatika.  Retrieved  from https://repository.bsi.ac.id/index.php/repo/viewitem/13164
Handayani,  F.  (2018). Analisis  Pengaruh  Return  On  Asset  dan  Return  On  Equity  Terhadap Perubahan Laba Pada PT Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk . Universitas Bina Sarana Informatika. Retrieved from https: //repository.bsi.ac.id/index.php/ repo/ viewitem/15108
Hery. (2015a). Analisis KinerjaManajemen . (HernaSelvia, Ed.).Jakarta:PTGrasindo. Hery. (2015b). PengantarAkuntansi (Comprehens). Jakarta:GramediaWidiasarana Indonesia. Humaedi, M. A., Hakam, S., Seftiani, S., & Propiona, J. K. (2016). Etnografi Bencana; Menakar Peran Para Pemimpin Lokal dalam Pengurangan Resiko Bencana . (M. Alie Humaedi, Ed.). Yogyakarta: LKiS Yogyakarta.
Kariyoto. (2017). Analisa Laporan Keuangan . (Tim UB Press, Ed.). Malang: Universitas Brawijaya Press.
Maulana, D. (2016). Statistikadalam PenelitianPendidikan: KonsepDasar danKajian Praktis . (R. Irawati & Fauzan, Eds.). Jawa Barat: UPI Sumedang Press.
RiniRohmatika.  (2017). PengaruhEarning  PerShare(EPS),  NetProfit  Margin(NPM)  dan  Harga SahamMasa  LaluTerhadap  HargaSaham  PerusahaanManufaktur  SektorIndustri  Barang KonsumsiYang Terdaftardi BursaEfek IndonesiaPeriode Tahun2010-2015 . Universitas Bina Sarana  Informatika.  Retrieved  from  https  ://repository.bsi.ac.id/  index.php/repo/ viewitem/6853
Sari Sugiarti. (2018). Pengaruh Earning Per Share dan Return On Equity Terhadap Harga Saham Pada  PErusahaan  Tobacco  Manufactures  (Yang  Terdaftar  di  Indeks  LQ45  Bursa  Efek Indonesia) . Universitas
Bina
Sarana Informatika. Retrieved from https://repository.bsi.ac.id/index.php/repo/viewitem/8953
Yunita  Puteri.  (2018). Pengaruh  Return  On  Equity,  Return  On  Asset  dan  Earning  Per  Share Terhadap Harga Saham Perusahaan (Penelitian di Sektor Konstruksi dab Bangunan Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2012-2016) . Universitas Bina Saran Informatika. Retrieved from https://repository.bsi.ac.id/index.php/repo/viewitem/6997