## ANALISIS FAKTOR FUNDAMENTAL YANG MEMENGARUHI
VOLATILITAS HARGA SAHAM
(Study Pada Perusahaan yang Terdaftar Dalam Index LQ45 Periode Tahun 2008-2017)

## Lidia Suniarti
Program studi magister manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Tanjungpura
Pontianak
DOSEN PEMBIMBING 1 Helma Malini, SE, MM, Ph.D
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Tanjungpura Pontianak
DOSEN PEMBIMBING 2 Rudi Mardiansyah, SE, MM
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Tanjungpura Pontianak

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  PDB,  Inflasi,  Tingkat Suku  Bunga  SBI,  Nilai  Tukar, Dividend  Payout  Ratio,  Dividend  Yield ,  Volume Perdagangan dan Leverage terhadap  Volatilitas Harga Saham  pada perusahaan  yang terdaftar dalam Indeks LQ45 periode tahun 2008-2017.
Sampel diambil dengan menggunakan metode purposive sampling . Populasi dalam  penelitian  ini  adalah  perusahaan  yang  terdaftar  dalam  indeks  LQ45  periode tahun  2008-2017.  Dari  populasi  tersebut  didapat  14  perusahaan  yang  sesuai  dengan criteria sampel. Data dianalisis menggunakan regresi data panel.
Berdasarkan  hasil  analisis  data  disimpulkan  bahwa  variable  Produk Domestik  Bruto,  Inflasi,  Tingkat  Suku  Bunga  SBI,  Nilai  Tukar  dan  Volume perdaganan  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  Volatilitas  Harga  Saham. Variable Dividend Payout Ratio, Dividend Yield dan Leverage berpengaruh negative signifikan  terhadap  Volatilita  Harga  Saham.  Sehingga  seluruh  hipotesis  pada penelitian ini diterima.
Kata  kunci  :  PDB,  Inflasi,  Tingkat  Suku  Bunga  SBI,  Nilai  Tukar, Dividend  Payout Ratio, Dividend Yield , Volume Perdagangan , Leverage , Volatilitas Harga Saham dan regresi data panel.

## 1. Latar Belakang
Pertimbangan  harga  saham  menjadi dasar bagi investor karena harga saham mencerminkan nilai perusahaan.
Semakin  tinggi  harga  saham  berarti semakin tinggi pula nilai perusahaannya dan sebaliknya. Menurut Sunariyah (2003) menyatakan  bahwa  “Investasi  adalah penanaman  modal  untuk  satu  atau lebih  aktiva  yang  dimiliki  dan biasanya  berjangka  waktu  lama dengan harapan mendapatkan keuntungan  di  masa-masa  yang  akan datang.”  Menurut  Irham  Fahmi (2012)  menyatakan  bahwa  saham adalah tanda bukti pernyataan kepemilikan  modal  atau  dana  pada suatu perusahaan, kertas yang tercantum dengan jelas nilai nominal, nama perusahaan dan di ikuti dengan hak  dan  kewajiban  yang  dijelaskan keada setiap pemegangnya dan persediaan yang siap untuk dijual.
Volatilitas  adalah  besarnya  jarak antara  fluktuasi/naik  turunnya  harga saham  atau  valas.  Volatilitas  tinggi adalah harga yang naik tinggi dengan
cepat  lalu  tiba-tiba  turun  dalam dengan cepat pula. Harga-harga yang volatilitasnya  tinggi  cocok  untuk trader jangka pendek dan trader yang cenderung  agresif.  Untuk  trading yang  volatilitasnya  tinggi,  trader sebaiknya  sudah  terlatih  dan  stabil dalam psikologi trading. Trader harus disiplin  dan  punya  planning  sebelum bertransaksi. Volatilitas juga mempengaruhi  efek  leverage  yang kita dapat. Menurut Ebert dan Griffin (2000),  GDP  adalah  nilai  seluruh barang  dan  jasa  yang  dihasilkan dalam  satu  tahun  oleh  perekonomian suatu  bangsa  dengan  menggunakan faktor  produksi  domestik.Semakin meningkatnya GDP per kapita masyarakat
Indonesia telah menopang konsumsi domestik
sehingga mampu memberikan pertumbuhan  ekonomi  nasional  yang relatif  tinggi.  Tingginya  tingkat inflasi  dapat  menurunkan  daya  beli masyarakat  dan  juga  meningkatnya harga  faktor  produksi.  Hal  itu biasanya  akan  berdampak  pada anggapan  pesimis  mengenai  prospek perusahaan yang menghasilkan
barang  atau  jasa  yang  terkena dampak inflasi sehingga dapat mempengaruhi penawaran harga saham  perusahaan  tersebut  dan  pada akhirnya  berakibat  pada  pergerakan indeks harga saham di BEI.
Tingkat  suku  bunga  merupakan faktor  penting  dalam  mengambil suatu  keputusan  untuk  berinvestasi atau tidak berinvestasi di masa depan, tingkat  suku  bunga  mempunyai pengaruh  terhadap  pasar  modal (Erawati,  2002).  Menurut  Tandelilin (2001) penguatan kurs rupiah terhadap mata uang asing merupakan sinyal  positif  bagi  investor.  Dimana ketika  kurs  rupiah  terhadap  mata uang  asing  mengalami  penguatan maka akan banyak investor
berinvestasi  pada  saham.  Rasio pembayaran dividen ( Dividend Payout  Ratio )  adalah  persentase deviden  yang  dibayarkan  dibagi dengan  laba  yang  tersedia  untuk pemegang  saham  (Jogiyanto,2000). Jones (Fajrihan,2010) Dividend Yield adalah  dividen  yang  dibayarkan dibagi dengan harga sekarang.
Deviden  Yield dinyatakan  dalam bentuk  persentase  yang  merupakan salah  satu  komponen  dari  total return .  Volume  perdagangan  saham adalah  banyaknya  lembaran  saham suatu emiten yang diperjualbelikan di pasar  modal  setiap  hari  dengan tingkat  harga  yang  disepakati  oleh pihak  penjual  dan  pembeli  saham (Wiyani, 2005). Leverage merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur  sejauh  mana  kemampuan perusahaan  dalam  memenuhi  seluruh kewajibannya, yang ditunjukkan oleh berapa  bagian  modal  sendiri  yang digunakan  untuk  membayar  hutang (Krisna Dewi,2015).
2. Kajian Literatur
a. Indeks LQ45
Indeks LQ45 adalah indeks pasar saham di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang  terdiri  dari  45  perusahaan  yang memenuhi criteria tetentu, yaitu :
a) Masuk  dalam  ranking  60 besar  dari  total  transaksi saham  di  pasar  regular  (rata-
rata  nilai  transaksi  selama  12 bulan terakhir).
b) Ranking  berdasar  kapitalisasi pasar  (rata-rata  kapitalisasi pasar selama 12 bulan terakhir).
c) Telah tercatat di BEI
minimum 3 bulan. d) Keadaan keuangan
perusahaan dan prospek
pertumbuhan.
e) Frekuensi  dan  jumlah  hari perdagangan  transaksi  pasar reguler.
b. Volatilitas Harga Saham
Volatilitas  adalah  pengukuran statistik  untuk fluktuasi harga selama  periode  tertentu  Ukuran tersebut  menunjukkan  penurunan dan peningkatan harga dalam periode  yang  pendek  dan  tidak mengukur  tingkat  harga,  namun derajat  variasinya  dari  satu  periode ke  periode  berikutnya  (Firmansyah, 2006).  Pergerakan  harga  saham selalu  berubah-ubah  hal  ini  sesuai dengan  teori Random  Walk yang menyatakan  bahwa  harga  saham  di
masa  lampau  serta  arah  harga saham atau pasar secara keseluruhan  tidak  dapat  dipakai sebagai alat untuk meramal pergerakan  harga  saham  di  masa mendatang.  Sebab,  harga  saham bergerak  secara  acak  ( random) dan tidak  dapat  diprediksi.  Peluangnya untuk naik sama dengan peluangnya untuk  turun.  Tapi,  dalam  jangka panjang, harga saham akan cenderung meningkat.

## c. Produk Domestik Bruto
Produk  Domestik  Bruto  diartikan sebagai  nilai  keseluruhan  semua barang  dan  jasa  yang  diproduksi  di dalam wilayah tersebut dalam jangka waktu  tertentu  (biasanya  per  tahun). Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  atau Gross  Domestic  Product (GDP) dapat  diukur  dengan  dua  cara:  (1) sebagai  arus produk jadi;  (2) sebagai total  biaya  atau  penghasilan  dari input  yang  menghasilkan  output. Karena  laba  merupakan  hasil  sisa, kedua pendekatan akan menghasilkan total GDP yang sama persis (Samuelson dan Nordhaus, 2004).

## d. Inflasi
Menurut  Boediono  (2000)  Inflasi adalah  kecenderungan  dari  harga umum  untuk  naik  secara  terus menerus.  Kenaikan  harga  dari  satu atau  dua  barang  saja  tidak  disebut inflasi, kecuali bila kenaikan tersebut meluas  dan  mengakibatkan  kenaikan sebagian  besar  dari  harga  barang- barang lainnya. Tingkat inflasi (prosentase  pertambahan  kenaikan harga)  berbeda  dari  suatu  periode satu  ke  periode  lainnya,  dan  berbeda pula  dari  satu  negara  ke  negara lainnya (Sukirno, 2003).

## e. Tingkat Suku Bunga SBI
Suku  bunga  adalah  harga  yang dibayarkan  untuk  satuan  mata  uang yang  dipinjamkan  pada  periode  waktu tertentu  (Lipsey,  Ragan  dan  Courant, 1997).  Menurut  Wahyudi  (2003), semakin  tinggi  tingkat  bunga,  maka investor akan cenderung
menginvestasikan  dananya  di  pasar uang  dibandingkan  di  pasar  modal,
karena keuntungan yang akan diperoleh lebih tinggi jika ia
berinvestasi  di  pasar  uang.  Akibatnya harga saham di pasar modal akan turun dan  hal  itu  akan  berpengaruh  pada return  saham  yang  ajan  diperoleh investor  juga  menurun.  Sebaliknya, jika  tungkat  suku  bunga  rendah,  maka return  saham  yang  akan  diperoleh investor juga akan meningkat.

## f. Nilai Tukar
Nilai  tukar ( kurs )  adalah  sebuah perjanjian  yang  dikenal  sebagai  nilai tukar mata uang terhadap pembayaran saat kini atau di kemudian hari, antara dua mata uang masing-masing  negara  atau  wilayah. Dalam  sistem  pertukaran  dinyatakan oleh yang pernyataan besaran jumlah unit  yaitu  "mata  uang"  (atau  "harga mata  uang"  atau  "sarian  mata  uang") yang  dapat  dibeli  dari  1  penggalan "unit  mata  uang"  (disebut  pula sebagai  "dasar mata uang"). Menurut Sukirno  (2003),  nilai  tukar  adalah suatu nilai ynag menunjukkan jumlah mata  uang  dalam  negeri  yang diperlukan  untuk  mendapat  satu  unit mata uang asing.

## g. Kebijakan Dividen
Kebijakan dividen
adalah kebijakan  perusahaan  sehubungan dengan  membayar  laba  sebagai dividen  versus  mempertahankannya untuk  reinvestasi  di  perusahaan.  Ini adalah  pembagian  keuntungan  antara pembayaran kepada pemegang saham dan reinvestasi di perusahaan.
Kebijakan dividen merupakan bagian penting  dari  strategi  pembiayaan jangka panjang perusahaan. Kebijakan dividen penting karena ada dua alasan yaitu pertama, pembayaran dividen
akan mempengaruhi  harga  saham,  dengan demikian  akan  berpengaruh  juga dengan  perdagangan  saham.  Kedua, pendapatan  yang  ditahan  ( retained earning ) biasanya merupakan sumber tambahan  modal  sendiri  ( equity
capital )  yang  terbesar  dan  terpenting untuk pertumbuhan perusahaan (Fajrihan,2010).
h. Volume Perdagangan
Volume  perdagangan saham merupakan  jumlah  lembar  saham
yang  diperdagangkan  secara  harian. Adapun  volume  perdagangan  adalah jumlah lembar saham suatu perusahaan yang diperdagangkan dalam waktu tertentu. Volume perdagangan saham adalah keseluruhan nilai transaksi pembelian maupun penjualan saham oleh investor  dalam  mata  uang.  Volume perdagangan  ini  seringkali  dijadikan tolok ukur (benchmark) untuk mempelajari  informasi  dan  dampak dari berbagai kejadian. Efek volatilitas aktivitas perdagangan terhadap expected stock return didorong  oleh  adanya  elemen  risiko dan  variabilitas  dalam  likuiditas sehingga  saham  dengan  variabilitas yang tinggi memiliki expected return yang tinggi pula (Chordia, 2001).
i. Leverage
Leverage merupakan  rasio  yang digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban-kewajiban
jangka  panjangnya.  Sartono  (2001) mendefinisikan leverage sebagai penggunaan  aset  dan  sumber  dana
( sources  of  fund )  oleh  perusahan yang  memiliki  biaya  tetap  dengan maksud agar meningkatkan keuntungan potensial pemegang
saham.  Brigham  dan Houston (2001) menyatkan bahwa debt to equity ratio merupakan  salah  satu  faktor  yang
mempengaruhi volatilitas harga saham.  Ini  menunjukkan  jika  nilai DER  naik  dan  variabel  independen lain  konstan,  maka  nilai  total debt naik, sehingga menyebabakan volatilitas  harga  saham  naik  juga meskipun tidak secara signifikan.
j. Kerangka Konseptual
Kerangka  konseptual  akan  menghubungkan  secara  teoritis  antara  variabel- variabel  penelitian,  yaitu  variabel  independen  dan  variabel  dependen.  Sedangkan, variabel  dependen  adalah  volatilitas  harga  saham.  Adapun  kerangka  konseptual dalam penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut:
H 1 (+) PDB ( X1 )
H 2 (+) INFLASI ( X2 )
H 3 (+) SUKU BUNGA SBI ( X3 )
H 4 (+) VOLATILITAS HARGA SAHAM ( STOCK PRICE VOLATILITY )
( Y )
NILAI TUKAR ( X4 )
H 5 (-)
DIVIDEN PAYOUT (X5)
H 6 (-) DIVIDEN YIELD (X6)
H 7 (+) VOLUME PERDAGANGAN (X7)
H 8 (-) Leverage (DER) (X8)
Gambar 2.1 Kerangka Konseptual
3. Metode Penelitian
a. Populasi dan Sampel
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  semua  perusahaan  yang  termasuk  dalam index LQ 45 pada periode 2008-2017 di Bursa Efek Indonesia (BEI). Pengambilan sampel  dengan  jenis purposive  sampling dipilih  dalam  penelitian  ini  karena dianggap  paling  tepat  digunakan  dalam  penelitian  dengan  data time  series. Purposive  sampling adalah  metode  penetapan  sampel  dengan  cara  menentukan target  dari  elemen  populasi  yang  diperkirakan  paling  cocok  untuk  dikumpulkan datanya  dan  metode  ini  menggunakan  criteria  tertentu  sebagai  syarat  pegambilan sampel penelitian.
b. Definisi Operasional Variable-Variabel Penelitian

## NO. VARIABEL DEFINISI
SKALA PENGUKUR 1. Volatilitas Harga Saham (Y) Pengukuran statistik untuk fluktuasi harga selama periode tertentu dengan menggunakan harga tertinggi dan harga terendah, yang dirata-ratakan dalam satu
bulan. Rasio
Keterangan : PV = Price Volatility AP(High) = Harga Tertinggi AP(Low) = Harga Terendah 2. Produk Domestik Bruto (X1) Nilai pasar semua barang dan  jasa  akhir yang  diproduksi dalam perekonomian selama kurun Rasio Variabel  ini  diukur  dengan menggunakan PDB riil yang diperoleh  melalui  BPS  mulai dari  tahun  2008  hingga  tahun
waktu  tertentu. Digunakan untuk mengetahui kondisi ekonomi suatu negara. 2017.  Data  PDB  tahunan diperoleh  dari  BPS  dengan bantuan  Eviews  10.  Satuannya dalam bentuk USD. 3. Inflasi (X2) Kenaikan harga umum barang secara terus menerus di ukur dengan laju inflasi. Rasio Tingkat inflasi yang diperoleh dari Indeks Harga Konsumen (IHK). Satuannya dalam bentuk persentase (%). 4. Tingkat Suku Bunga SBI (X3) Tingkat suku bunga yang ditentukan oleh Bank Indonesia atas penerbitan Sertifikat Bank Indonesia (SBI). Rasio Variabel ini diukur dengan menggunakan SBI tahunan mulai dari tahun 2008 hingga tahun 2018. Satuannya dalam bentuk persentase (%). 5. Nilai Tukar (X4) Nilai tukar mata uang domestik terhadap Mata uang asing. Rasio Nilai tukar dollar Amerika Serikat terhadap rupiah yang di publikasikan oleh Bank Indonesia. Satuannya dalam Rupiah. 6. Dividend Payout Ratio (X5) Mencerminkan seberapa besar laba bersih perusahaan yang digunakan untuk membayar dividen kepada investor, dilambangkan dengan Payout. Rasio Diukur dengan cara melakukan pembagian antara Dividend Per Share (DPS) dengan Earning Per Share (EPS). DPR = Dividend Per Share (DPS)
Earning Per Share (EPS) 7. Dividend Yield (X6) Menggambarkan seberapa besar income return yang akan didapatkan oleh investor atas sejumlah uang yang mereka Rasio Diukur dengan cara melakukan pembagian antara Dividend
Per Share (DPS) dengan harga saham biasa per lembarnya. DY = 𝐷𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑑 𝑃𝑒𝑟 𝑆 h 𝑎𝑟𝑒 (DPS ) share price
investasikan ( rate of return ),
dilambangkan dengan Yield. 8. Volume Perdagangan (X7) Jumlah saham perusahaan yang diperdagangkan dibagi dengan jumlah saham yang beredar, yang dirata-ratakan dalam satu bulan. Rasio Jumlah saham yang diperdagangkan dibagi dengan listed share. 9. Rasio Leverage ( Debt to Equity Ratio) (X8) Ukuran yang dipakai dalam menganalisis leporan keuangan untuk memperlihatkan besarnya jaminan yang tersedia untuk kreditur. Rasio DER = Total Debt Total Equity c. Statistic Deskriptif
Statistik deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan
dengan  pengumpulan  dan  penyajian suatu  data  sehingga  memberikan informasi yang berguna serta menjelaskan  besarnya  nilai  rata-rata, deviasi  standar,  nilai  minimum,  dan nilai  maksimum  untuk  variabel- variabel kecuali variabel dummy .

## d. Analisis Regresi Data Panel
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  adalah  data  panel  14 perusahaan  LQ45  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia    selama  kurun waktu  10  tahun  (2008-2017).  Data panel tersebut akan dianalisis dengan menggunakan software Eviews  10. Data panel atau panel data atau Pooled Data adalah
gabungan  dari  data time  series (antar waktu)  dan data cross  section (antar
individu/ruang). Dalam panel data / data panel / pooled data ,
unit cross  section yang  sama  di-
survey dalam beberapa waktu
(Gujarati, 2003:637). Menurut Widarjono  (2009)  metode  regresi data  panel  mempunyai  beberapa keuntungan jika dibandingkan dengan  data time  series atau cross
section , yaitu :
• Data  panel  yang  merupakan gabungan  dua  data time  series
dan cross section mampu menyediakan  data  yang  lebih banyak sehingga akan menghasilkan degree of freedom yang lebih besar.
• Menggabungkan  informasi  dari data time  series  d an cross
section dapat mengatasi
masalah yang timbul ketika ada
masalah  penghilangan  variabel
(ommited-variabel).
Dalam model data panel, persamaan model dengan menggunakan data
cross section dapat ditulis sebagai berikut:
Y i = α + β 1 X i + 𝜺 i ; ἰ = 1,
2,…., N
di  mana N adalah banyaknya data cross section. Sedangkan persamaan  model  dengan time series dapat ditulis sebagai berikut:
Y i = α + β 1 X t + 𝜺 t ; t = 1, 2,….,T
dengan  T  merupakan  banyaknya data time series. Sehingga persamaan data panel yang merupakan kombinasi dari persamaan cross  section dan time series dapat ditulis sebagai berikut:
Y it = α + β 1Xit + 𝜺 it ;i = 1, 2,….,N;t=1,2,…..T
dimana Y adalah variabel dependen,  X  adalah  variabel ndependen,  N  adalah  banyaknya
observasi,  T  adalah  banyaknya waktu,  dan  N  x  T  adalahnya banyaknya  data  panel.  Sehingga persamaan  pada  penelitian  ini menjadi sebagai berikut:
PV it = α + β 1 PDB (it) + β 2 Inf (it) +β 3 SBI (it) +β 4 NT (it) +β 5 Payout (it) +β 6 Yield (it) +β 7 VP (it) +β 8 Lev (it) + 𝜺 (it) Keterangan: PV = Price Volatility (Volatilitas  Harga Saham) PDB = Produk Domestik Bruto Inf = Inflasi SBI = Surat Bank Indonesia NT = Nilai Tukar Payout = Dividend Payout Ratio Yield = Dividend Yield VP = Volume Perdagangan Lev = Leverage α = Konstanta
β 1 β 2 …..β n = Koefisien regresi i = Perusahaan yang  diobservasi ( cross section ) t = Periode
penelitian  ( time series ) 𝜀 = Error term
Dalam melakukan estimasi model regresi dengan data panel terdapat tiga pendekatan yang sering digunakan, yaitu :
1) Model Pooled  Least  Square ( Common Effect )
Model Common Effect merupakan  teknik  yang  paling sederhana untuk mengestimasi model regresi data panel. Pendekatan ini mengabaikan heterogenitas antar unit cross section maupun antar waktu. Diasumsikan  bahwa  perilaku  data antar unit cross section sama dalam berbagai kurun  waktu.  Dalam mengestimasi model common effect dapat  dilakukan  dengan  metode
Ordinary  Least  Square (OLS).
Model common effect dapat dinyatakan sebagai
berikut
(Widarjono, 2009) :
y it = α + x it β + u it ; ἰ = 1, 2,…., N ; t = 1, 2, …., T
2) Model  Pendekatan  Efek  Tetap ( Fixed Effect)
Menurut  Gujarati  (2003),  salah satu  cara  untuk  memperhatikan heterogenitas  unit cross  section pada  model  regresi  data  panel adalah  dengan  mengijinkan  nilai intersep  yang  berbeda-beda  untuk setiap  unit cross  section tetapi
masih mengasumsikan slope konstan.  Model fixed  effect dapat dinyatakan sebagai berikut:
y it = α i + x it β + u it ; ἰ = 1, 2,…., N ; t = 1, 2, …., T
Terdapat  dua  pendekatan  untuk model fixed  effect ,  yaitu  model fixed  effect  within  group (WG) dengan  mengeliminasi  efek  unit cross  section dan  model fixed effect least square dummy
variable
(LSDV) dengan penggunaan variabel dummy (Gujarati, 2012).
3) Model  Pendekatan  Efek  Acak
( Random Effect).
Pendekatan Random Effect Model (REM)  mengasumsikan setiap unit cross section mempunyai  perbedaan  intersep. Namun  demikian,  diasumsikan bahwa  intersep  adalah  variabel acak  dengan  mean  .  Sehingga intersep  dapat  ditulis  sebagai dengan  merupakan error  random yang  mempunyai  mean  nol  dan varian  .  Model random  effect dapat  dinyatakan  sebagai  berikut (Gujarati, 2003):
y it = α 0 + x it β + w it ; ἰ = 1, 2,…., N ; t = 1, 2, …., T
dengan  w it = ∈ i +  u it . ∈ i adalah komponen error cross section , dan adalah error secara  menyeluruh yang  merupakan  kombinasi time series dan cross  section .  Estimasi model random  effect dilakukan
dengan  metode Generalized  Least Square (GLS).
Sebelum diestimasi, terlebih dahulu  dilakukan  uji  spesifikasi model  untuk  mengetahui  model yang akan digunakan, terdapat dua teknik  estimasi  model  yang  dapat dilakukan untuk memperoleh model yang tepat dalam mengestimasi  regresi  data  panel. Dua  uji  tersebut  adalah  sebagai berikut :
• Chow Test ( Likelihood
Ratio )
Uji ini digunakan untuk mengetahui  antara  dua  model yang  dipilih  untuk  estimasi data,  yaitu Common  Effect
Model atau Fixed  Effect Model (FEM)  (Widarjono, 2009). Chow test dalam
penelitian  ini  menggunakan program Eviews 10. Hipotesis dalam  uji  Likelihood  Ratio sebagai berikut:
H0 : Common Effect model Ha : Fixed Effect model
Apabila hasil uji ini menunjukkan  probabilitas  F lebih dari taraf signifikansi  0,05  maka  model yang  dipilih  adalah common effect .  Sebaliknya,  apabila probabilitas  F  kurang  dari taraf  signifikansi  0,05  maka model yang sebaiknya dipakai adalah fixed effect .
• Hausman Test Pengujian ini membandingkan fixed
effect model dengan random effect model dalam
menentukan model yang terbaik untuk digunakan sebagai  model  regresi  data panel (Gujarati, 2012).
Hausman test menggunakan program  yang  serupa  dengan Chow test yaitu
program Eviews  10.  Hipotesis yang dibentuk dalam Hausman test adalah sebagai berikut :
H0 : model Random Effect model Ha  :  model Fixed Effect model Jika  probabilitas  Chi-Square lebih kecil dari taraf signifikansi  0,05  maka  Ho
ditolak  dan  model  yang  tepat
adalah model Fixed Effect dan
sebaliknya .
• Langrangge Multiplier (LM) Test
Pengujian ini diilakukan
untuk memilih model estimasi antara common  effect atau random effect . LM Test dilakukan ketika hasil pengujian Chow test menunjukkan bahwa H0
diterima. Hipotesis yang
digunakan  dalam  pengujian yaitu: H0 : Common Effect model Ha : Random Effect model
e. Pengujian Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Dalam penelitian ini digunakan statistic pengujian Jarque-Bera yang terdapat  dalam  program Eviews . Jika  nilai  Jarque-Bera  lebih  kecil dari  nilai  X2  tabel  maka  data tersebut  berdistribusi  normal  dan sebaliknya.
2. Uji Multikolineritas
Uji  multikolinearitas  bertujuan untuk  mengetahui  apakah  masing- masing variabel bebas saling berhubungan  secara  linear  dalam model  persamaan  regresi.  Apabila terjadi  multikolinearitas,  akibatnya variabel penaksiran cenderung terlalu  besar,  t-hitung  tidak  bias namun tidak efisien. Dalam penelitian ini deteksi multikolinearitas  akan  dilakukan dengan menggunakan korelasi
bivariat  untuk  mendeteksi  adanya multikolinearitas. Kriterianya adalah  jika  korelasi  bivariat  lebih besar  dari  0,9  maka  di  dalam model terjadi multikolinearitas (Gujarati, 2009).

## 3. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas  timbul  apabila nilai  residual  dari  model  tidak memiliki  varians  yang  konstan. Artinya, setiap observasi mempunyai reliabilitas  yang  berbeda-beda  akibat perubahan kondisi yang
melatarbelakangi  tidak  terangkum dalam model. Gejala ini sering terjadi pada  data cross  section ,  sehingga sangat dimungkinkan terjadi heterokedastisitas  pada  data  panel (Gujarati,  2012).  Implikasi  terjadi autokorelasi  dan  heterokedastisitas pada  data  panel  dapat  diperbaiki dengan  model Cross-section  SUR .
Apabila model data panel mengalami heterokedastisitas  tanpa  autokorelasi dapat  diatasi  dengan  model Cross- section Weight
4. Uji Autokorelasi
Autokorelasi muncul karena residual  yang  tidak  bebas  antar  satu
observasi ke observasi lainnya (Kuncoro,  2011).  Hal  ini  disebabkan karena  error  pada  individu  cenderung mempengaruhi  individu  yang  sama
pada  periode  berikutnya.  Masalah autokorelasi sering terjadi pada data time series (runtut waktu). Deteksi  autokorelasi  pada  data  panel dapat melalui uji Durbin-Watson.  Uji autokorelasi  bertujuan  untuk  menguji apakah  dalam  suatu  model  regresi linear  ada  korelasi  antara  kesalahan penggangu  pada  periode  t  dengan kesalahan  periode t‐1 (sebelumnya). Jika  terjadi  korelasi  maka  dinamakan ada  problem  autokorelasi.  Model regresi  yang  baik  adalah  yang  bebas autokorelasi. Untuk mendeteksi autokorelasi,  dapat  dilakukan  uji statistik  melalui  uji Durbin‐Watson (DW  test)  (Ghozali,  2001).  Dasar pengambilan  keputusan  ada  tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut:
- Bila  nilai  DW  terletak  diantara batas  alas  atau upper  bound (du) dan (4‐du) maka koefisien autokorelasi  =  0,  berarti  tidak ada autokorelasi.
- Bila  nilai  DW  lebih  rendah daripada  batas  bawah  atau lower bound (dl) maka
koefisien  autokorelasi  >  0.
berarti ada autokorelasi positif.
- Bila  nilai  DW  lebih  besar  dari
(4‐dl) maka koefisien autokorelasi  <  0,  berarti  ada autokorelasi negatif.
- Bila  nilai  DW  terletak  antara du  dan  dl  atau  DW  terletak antara  (4‐du)  dan  (4‐di).  Maka hasilnya tidak dapat disimpulkan. f. Pengujian Hipotesis
Uji  hipotesis  adalah  metode pengambilan keputusan yang
didasarkan  dari  analisis  data,  baik
dari  percobaan  yang  terkontrol,
maupun dari observasi (tidak
terkontrol).  Uji  hipotesis  kadang disebut  juga  "konfirmasi  analisis data".    Pengujian  hipotesis  dalam
penelitian ini dapat diukur
dari goodness of fit fungsi regresinya,
Secara  statistik,  analisa  ini  dapat
dapat diukur dari nilai statistik t, nilai statistik  F,  dan  koefisien  determinasi (Kuncoro, 2011).

## 1) Uji f
Uji  statistik  f  pada  dasarnya menunjukan apakah semua variable independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama  terhadap  variabel dependen  atau  terikat.  (Ghozali, 2011:  98).  Hipotesis  nol  (H0)  yang hendak  diuji  adalah  apakah  semua parameter dalam model sama dengan nol, atau:
H0 : b1 = b2 = … = bk = 0
Artinya,  apakah  semua  variabel independen bukan merupakan penjelas  yang  signifikan  terhadap variabel dependen.
Hipotesis alternatifnya  (Ha)  tidak  semua parameter  secara  simultan  sama dengan nol, atau:
Ha : b1 ≠ b2 ≠ … ≠ bk ≠ 0
Artinya, semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang  signifikan  terhadap  variabel dependen.  Untuk  menguji  hipotesis ini  digunakan  statistik  F  dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut :
- Quick  Look :  bila  nilai  F
signifikansi  F  lebih  kecil  dari tingkat  signifikansi  maka  H 0 dapat  ditolak  pada  derajat kepercayaan  5%.  Dengan  kata lain  kita  menerima  hipotesis alternatif,  yang  menyatakan bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi
variabel dependen.
- Membandingkan  nilai  F  hasil perhitungan  dengan  nilai  F menurut  tabel.  Bila  nilai  F hitung  lebih  besar  daripada nilai  F  tabel,  maka  H 0 ditolak dan menerima H a .
2) Uji t
Menurut  Ghozali  (2011:  98)  uji
statistik t pada
dasarnya
menunjukkan seberapa jauh
pengaruh  satu  variabel  penjelas  atau independen  secara  individual  dalam
menerangkan variasi variabel dependen.  Hipotesis  nol  (H 0 )  yang hendak  diuji  adalah  apakah  suatu parameter  (b i )  sama  dengan  nol, atau;
H 0 : b i = 0
Artinya  apakah  suatu  variabel
independen bukan merupakan
penjelas  yang  signifikan  terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya  (Ha)  parameter  suatu variabel  tidak  sama  dengan  nol, atau:
H a : b i ≠ 0
Artinya, variabel tersebut merupakan penjelas yang signifikan terhadap  variabel  dependen.  Cara
melakukan  uji  t  adalah  sebagai berikut:
- Quick Look : bila jumlah degree
of  freedom  (df) adalah  96
dengan  derajat  kepercayaan sebesar  5%,  maka  H 0 yang menyatakan b i = 0 dapat ditolak bila  nilai  t  lebih  besar  dari  2  ( dalam  nilai  absolut).  Dengan
kata lain kita menerima
hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi
variable dependen.
- Membandingkan nilai statistik t dengan titik kritis hasil
perhitungan  dengan  nilai  t menurut  tabel.  Bila  nilai  t hitung  lebih  besar  daripada
nilai  t  tabel,  maka  H 0 ditolak
dan menerima H a .

## 3) Uji Koefisien Determinasi (R 2)
Koefisien  determinasi  (R²)  pada intinya  mengukur  seberapa  jauh
kemampuan model dalam menerangkan variasi model
dependen. Nilai koefisien determinasi adalah  antara  nol  dan  satu.  Nilai  R² yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel  independen  dalam menjelaskan  amat  terbatas.  Nilai yang mendekati satu berarti variabel- variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi  variabel  dependen,  dimana jika  variabel  bebas  lebih  dari  satu maka disarankan untuk menggunakan nilai adjusted R² dikarenakan nilai R 2
akan  selalu  meningkat  jika  variabel
bertambah  sedangkan  nilai adjusted
R²  dapat  naik  dan  turun,  sehingga lebih  akurat  dalam  menjelaskan
besarnya  pengaruh  variabel  bebas terhaap  variabel  terikat  (Ghozali,
2011: 97)
4. Hasil Penelitian dan Pembahasan
a. Statistik Deskriptif
Dalam  penelitian  ini  disajikan  statistik  deskriptif  dari  setiap  variabel  untuk mengetahui  karakteristik  sampel  dalam  penelitian.  Statistik  deskripstif  memberikan gambaran  atau  deskripsi  suatu  data  yang  dilihat  dari  nilai  rata-rata  (mean),  median, maksimum,  minimum  dan  standar  deviasi  (Ghozali,  2011).  Berikut  adalah  statistic data panel dari sampel penelitian.

## Tabel 4.1
Statistik Deskriptif PV PDB INF SBI NT PAYOUT YIELD VP LEV Mean 0.030693   3.280500  0.055800  0.063400   10.97290  0.368686  0.384186 31973406  0.291579 Median 0.022000   3.485000  0.040500  0.065000   10.42250  0.348500  0.344500 13441500  0.270000 Maximum 0.347000   3.876000  0.111000  0.093000   13.39200  0.890000   1.640000   19400108  0.990000 Minimum 0.004000   2.168000  0.028000  0.000000   8.779000  0.020000  0.123000 14800400  0.010000 Std. Dev. 0.045783   0.568805  0.027714  0.023378   1.770712  0.159258  0.180520 39974323  0.191602 Observations 140 140 140 140 140 140 140 140 140
Sumber : Data olahan, 2018.
Berdasarkan  table  4.1  diatas  dapat  dilihat  hasil  dari  olahan  data  statistic deskriptif dengan jumlah sampel 14 perusahaan dengan kurun waktu  10 tahun  yaitu
sebanyak  140  data  yang  digunakan  dalam  penelitian.  Hasil  uji  statistic  deskriptif menunjukkan bahwa volatilitas harga memiliki nilai minimum sebesar 0,004000 dan nilai maksimum sebesar 0,347000, nilai median sebesar 0,030693, nilai mean sebesar 0,022000 dan standar deviasi sebesar 0,045783.
b. Estimasi Data Panel
Penentuan Teknik Analisis Model Data Panel
a) Chow Test (Likelihood Ratio)
Sebelum  melakukan  uji  Hausman,  terlebih  dahulu  menentukan  model fixed effect atau common  effect ( pooled  least  square )  dengan  menggunakan  uji  Chow dengan hipotesis berikut:
Ho : Common Effect model
H a : Fixed Effect model
Uji  Chow  membandingkan  model fixed  effect atau common  effect dengan  cara melihat p value dari F statistik. Jika nilai probabilitas < 0,05 maka Ha diterima dan model  yang  tepat  adalah fixed  effect dan jika  nilai  probabilitas  >  0,05  maka  Ha ditolak sehingga model yang tepat adalah model common effect.

## Table 4.2
Chow Test (Likelihood Ratio)
Sumber : Data diolah, 2018.
Berdasarkan  hasil  pengujian  diperoleh  nilai  probabilitas  F  sebesar 0,1826  >  taraf  signifikansi  yaitu  0,05  yang  artinya  Ha  ditolak  dan  Ho
diterima.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  baik  adalah Common Effect model.
b) Hausman Test
Untuk  menentukan  model  yang  tepat  maka  dilakukan  uji  Hausman dengan probabilitas 0,05. Hipotesis yang digunakan sebagai berikut:
Ho : Random Effect model
Ha : Fixed Effect model
Dengan  kriteria  Ho  ditolak  jika  probabilitas  F  <  0,05.  Artinya  jika  nilai probabilitas  kurang  dari  0,05  maka  Ha  diterima  sehingga  model fixed  effect lebih baik  digunakan. Sebaliknya jika nilai  probabilitas  lebih dari 0,05 maka Ho  diterima  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model random  effect lebih baik digunakan. Hasil pengujiannya sebagai berikut:
Table 4.3
Hausman Test
Sumber : Data olahan,2018.
Berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan  sebelumnya  yaitu  tolak  Ho  jika probabilitas < 0,05, sebaliknya terima Ho jika probabilitas > 0,05. Dari hasil uji Hausman diperoleh probabilitas sebesar 1,00 besar dari 0,05  yang artinya nilai  ini  lebih  dari  probabilitas  sehingga  Ho  diterima  dan    Ha    ditolak. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  lebih  baik  adalah  model random effect .

## c) Langrangge Multiplier (LM) Test
Dari  hasil  pengujian  dengan  Uji  Chow  diperoleh common  effect dan dari  Uji Hausman diperoleh random  effect maka  perlu  dilakukan  uji  LM untuk  menentukan  model  terbaik  antara common  effect atau random  effect . Hipotesis untuk uji LM sebagai berikut:
Ho : Common Effect model
Ha : Random Effect model
Kriteria uji LM yaitu jika nilai probabilitas Breusch-Pagan (BP) < 0,05 maka Ho ditolak dan sebaliknya. Hasil pengujiannya sebagai berikut:
Table 4.4 Langrangge Multiplier (LM) Test
Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 1.339882 0.056632 1.382096 (0.3678) (0.8375) (0.3427) Sumber : Data olahan, 2018.
Dari hasil output dapat dilihat bahwa nilai probabilitas Breusch-Pagan sebesar 0,3678 > 0,05 yang artinya Ho diterima. Dengan demikian model yang terpilih adalah common  effect  model .  Model common effect tersebut  yang  akan digunakan untuk mengestimasi persamaan data panel pada penelitian ini.
c. Uji Asumsi Klasik
1) Uji Normalitas
Uji  Normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi, 23ariable  terikat  dan  23ariable  bebas  kedua-duanya  berdistribusi  normal  atau
tidak. Pengambilan keputusan dengan Jarque-Bera test atau J-B test yaitu apabila nilai J-B < X2 tabel maka data berdistribusi normal dan sebaliknya apabila nilai J- B  >  X2  maka  data  berdistribusi  tidak  normal.  Hasil  uji  normalitas  dapat  dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4.1 Uji Normalitas Data Penelitian Sumber : Data diolah, 2018.
Pada gambar di atas dapat dilihat bahwa nilai J-B sebesar 1,89905 sedangkan X 2 tabel untuk 24ariable independen sebanyak 8 (k=8) adalah 9,21 sehingga nilai J-B < X 2 tabel maka data dinyatakan berdistribusi normal.

## 2) Uji Multikolinearitas
Uji  Multikolineritas  dilakukan  untuk  melihat  apakah  ada  korelasi  atau hubungan  antar  24ariable  bebas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Berikut adalah hasil uji multikolineritas:
Table 4.5
Uji Multikolinearitas
Series : Standardized Residuals
Sample 2008 2017 Observation  140 Mean -2.44e-18 Median -0.033906 Maximum 0.186788 Minimum -0.194412 Std. Dev. 0.077906 Skewness -0.132655 Kurtosis 2.973586 Jarque-Bera 1.89905 Probability 0.76692
Sumber : Data diolah, 2018.
Multikolinearitas  dapat  dideteksi  dengan  menguji  koefisien  korelasi  antar 25ariable  independen.  Apabila  nilai  koefisien  korelasi  antar  25ariable  independen  > 0,8  maka  model  mengalami  masalah  multikolinearitas.  Apabila  nilai  koefisien korelasi  <  0,9  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi  multikolinearitas (Gujarati,  2009).  Dari  25aria  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  tidak  ada  masalah multikolineritas. Hal ini dikarenakan nilai koefisien korelasi pada table di atas adalah sebesar < 0,9.

## 3) Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini menggunakan uji Park dimana 25ariable dependen diganti dengan log residual 2 . Hasil uji Park yakni sebagai berikut : Tabel 4.6
Uji Heterokedastisitas (Uji Park)
Variable Prob. C 0.0000 PDB 0.3465 INF 0.0634 SBI 0.8751 NT 0.4136 PAYOUT 0.0611 YIELD 0.8583 VP 0.4591 LEV 0.9198
Sumber : Data diolah, 2018.
Pengambilan  keputusan  dalam  uji  Park  yaitu  apabila  nilai  probabilitasnya lebih besar dari tingkat signifikansi maka bersifat homoskedastisitas, sedangkan jika probabilitasnya lebih kecil dari tingkat signifikansi maka bersifat heteroskedastisitas.
Dari table tersebut dapat dilihat hasil uji Park yang menunjukkan probabilitas seluruh variabel lebih dari 0,05 berarti tidak ada heteroskedastisitas dalam model tersebut.

## 4) Uji Autokorelasi
Untuk  mendiagnosis  adanya  autokorelasi  dalam  satu  model  regresi  dilakukan melalui  pengujian  Durbin-Watson  (Uji  DW).  Berikut  adalah  hasil  uji  autokorelasi dengan Durbin-Watson :
Table 4.7 Pengujian Durbin-Watson (Uji DW)
F-statistic 4.553891 Durbin-Watson stat 2.342148

## Prob(F-statistic) 0.049322
Sumber : Data diolah, 2018.
Autokorelasi pada model regresi artinya ada korelasi antar anggota sampel yang diurutkan  berdasarkan  waktu  saling  berkorelasi.  Untuk  mengetahui  adanya autokorelasi  dalam suatu model regresi dilakukan melalui pengujian terhadap nilai uji Durbin Watson (Uji DW). Dengan ketentuan sebagai berikut:
a. Menurut  Singgih  Santoso  (2000;125)  jika  angka  Durbin  Watson  berkisar antara  –2  sampai  dengan  +2  maka  koefisien  regresi  bebas  dari  gangguan autokorelasi  sedangkan  jika  angka  DW  dibawah  –2  berarti  terdapat autokorelasi positif dan jika angka DW diatas +2 berarti terdapat autokorelasi negatif.
b. Autokorelasi  pada  model  regresi  artinya  ada  korelasi  antar  anggota  sampel yang  diurutkan  berdasarkan  waktu  saling  berkorelasi.  Untuk  mengetahui adanya  autokorelasi  dalam  suatu  model  regresi  dilakukan  melalui  pengujian
terhadap nilai uji Durbin Watson (Uji DW). Dengan ketentuan sebagai berikut (Algifari, 1997 ) :
• Kurang dari 1,10 = Ada autokorelasi
• 1,10 s/d 1,54 = Tanpa kesimpulan
• 1,55 s/d 2,46 = Tidak ada autokorelasi
• 2,46 s/d 2,90 = Tanpa kesimpulan
• Lebih dari 2,91 = Ada autokorelasi
Pada  uji  regresi  yang  terlihat  pada  lampiran,  menghasilkan  nilai Durbin‐  Watson sebesar 2.342148 dan dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi pada model tersebut.
d. Pengujian Hipotesis
Table 4.8

## Hasil Regresi Data Panel
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.070956 0.047152 1.504840 0.1348 PDB 0.005156 0.008341 3.618180 0.0471 INF 0.150419 0.173340 2.867770 0.0395 SBI 0.040619 0.222644 4.182440 0.0377 NT 0.002424 0.002494 3.972052 0.0076 PAYOUT 0.037787 0.027879 3.355391 -0.0352 YIELD 0.018606 0.022877 2.813284 -0.0392 VP 3.93E-11 1.01E-10 3.388268 0.0421 LEV 0.008308 0.022616 3.367362 -0.0247 R-squared 0.387740 Prob(F-statistic) 0.049322 Sumber : Data diolah, 2018.

## 1) Uji Simultan (Uji F)
Pada  tabel  4.9  di  atas  didapatkan hasil  probabilitas  F-statistik  sebesar 0,049322  <  0,05  yang  menunjukkan bahwa secara simultan variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.  Dengan  hasil  tersebut  maka dapat dinyatakan bahwa secara serentak variable bebas mempengaruhi  variable  terikat  dan menerima  hipotesis  yang  sudah dipaparkan pada bab II.
2) Uji Parsial (Uji t)
Pada  table  4.9  ditemukan  hasil nilai signifikansi untuk Produk
Domestik  Bruto,  Inflasi,  Nilai  Tukar, Tingkat  Suku  Bunga  SBI, Dividend Payout Ratio , Dividend Yield, Volume
Perdagangan  dan Leverage berturut- urut  adalah  0,0471,  0,0395,  0,0377, 0,0076, -0,0352, -0,0392, 0,0421 dan - 0,0247.  Dengan  taraf  signifikansi sebesar  0,05  maka  dapat  disimpulkan bahwa  seluruh  variable  bebas  yang digunakan  masing-masing  memiliki pengaruh  terhadap  volatiltas  harga saham.  Dengan  hasil  tersebut  maka hipotesis  yang  sudah  dipaparkan  pada
bab II yaitu H 1 , H 2 , H 3 , H 4 , H 5 , H 6 , H 7 dan H 8 dinyatakan diterima.
3) Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien  determinasi  digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan  variasi  variabel  bebas secara  statistik.  Nilai  R 2 pada  hasil regresi  sebesar  0,387740.  Hal  ini berarti  bahwa  konstribusi  seluruh variabel  bebas  dalam  menjelaskan variable terikat adalah sebesar 38,7%. Sisanya  sebesar  61,3%  dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

## e. Pembahasan Hasil Penelitian
Berikut  ini  disajikan  hasil  regresi  data panel :
PV =  0,070956  +  0,005156 (PDB)  +  0,150419 (Inf) + 0,040619 (SBI ) +  0,002424  (NT) + 0,037787  (Payout) + 0,018606  (Yield)  + 3,93E-11 (VP) +
0,008308 (Lev)
Keterangan:
PV = Price Volatility (Volatilitas  Harga Saham) PDB = Produk Domestik Bruto Inf = Inflasi SBI =  Sertifikat  Bank Indonesia NT = Nilai Tukar Payout = Dividend Payout Ratio Yield = Dividend Yield VP = Volume Perdagangan Lev = Leverage - Pengaruh Produk Domestik
Bruto terhadap volatilitas harga saham  yang  terdaftar  dalam indeks LQ45 perioede 2008-2017 Pada  table  4.8  di  atas  hasil  uji  regresi diperoleh  nilai  probabilitas  sebesar 0,0471  dan  nilai  koefisien  sebesar
0,005156  menunjukkan  bahwa  Produk Domestik Bruto
berpengaruh signifikan  terhadap  volatilitas  harga saham  perusahaan  yang  terdaftar dalam  indeks  LQ45.  Berdasarkan  data Produk  Domestik  Bruto  pada  statistic deskriptif, rata-rata tingkat PDB
selama  periode  penelitian  sebesar 3,280500.  Dengan  demikian  dapat dikatakan  bahwa  jika  PDB  naik  1 maka volatilitas harga saham akan naik sebesar  0,005156.  Hasil  penelitian  ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan  oleh  Thobarry  (2009)  yang menyatakan  bahwa  terdapat  hubungan yang positif antara GDP dan volatilitas harga saham, hal ini terjadi dikarenakan  adanya  kenaikan  nilai GDP setiap tahunnya. Adanya hubungan  yang  signifikan  antara  PDB dan volatilitas harga saham menunjukkan  bahwa  setiap  perubahan PDB  berpengaruh  terhadap  volatilitas harga saham.
- Pengaruh Inflasi terhadap volatilitas  harga  saham  yang terdaftar  dalam  indeks  LQ45 perioede 2008-2017
Pada  tabel  4.8  di  atas  hasil  uji regresi  diperoleh  nilai  probabilitas inflasi  sebesar  0,0395  dan  nilai koefisien sebesar 0,150419 menunjukkan bahwa inflasi
berpengaruh  terhadap  volatilitas  harga saham  perusahaan  yang  terdaftar
dalam  indeks  LQ45.  Berdasarkan  data inflasi pada statistik deskriptif, rata‐rata tingkat inflasi selama periode penelitian  sebesar  0.055800.  Dengan demikian  dapat  dikatakan  bahwa  jika Inflasi  naik  1  maka  volatilitas  harga saham  akan  naik  sebesar  0,150419. Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan penelitian yang dilakukan oleh Dritsaki  (2003)  dan  Lidyanita  Hugida (2011) yang menyatakan bahwa Inflasi berpengaruh signifikan terhadap volatilitas harga saham. Adanya hubungan yang  signifikan  antara
Inflasi  dan  volatilitas  harga  saham menunjukkan  bahwa  setiap  perubahan Inflasi berpengaruh terhadap volatilitas harga saham.
- Pengaruh  Tingkat  Suku  Bunga
SBI  terhadap  volatilitas  harga saham  yang  terdaftar  dalam indeks LQ45 perioede 2008-2017
Pada  table  4.8  di  atas  hasil  uji regresi  nilai  probabiltas  SBI  sebesar 0,0377  yang  menunjukkan  bahwa  SBI mempunyai pengaruh signifikan terhadap volatilitas harga saham perusahaan yang terdaftar dalam
indeks  LQ45.  Nilai  koefisien  sebesar 0,040619  menunjukkan  bahwa  SBI berpengaruh positif terhadap volatilitas harga  saham.  Berdasarkan  data  inflasi pada  statistik  deskriptif,  rata‐rata tingkat  SBI  selama  periode  penelitian sebesar  0,063400.  Dengan  demikian dapat dikatakan bahwa jika Inflasi naik 1  maka  volatilitas  harga  saham  akan naik sebesar 0,040619. Hasil penelitian ini  sesuai  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh Dritsaki (2003), Mulyono  (2000)  dan  Venkates  (2012) yang menyatakan bahwa SBI berpengaruh  pada  volatilitas  harga saham secara positif.
- Pengaruh  Nilai  Tukar  terhadap volatilitas  harga  saham  yang terdaftar  dalam  indeks  LQ45 perioede 2008-2017
Pada  table  4.8  di  atas  hasil  uji regresi  nilai  probabiltas  Nilai  Tukar sebesar  0,0076  yang  menunjukkan bahwa Nilai Tukar mempunyai pengaruh signifikan terhadap volatilitas  harga  saham  perusahaan yang  terdaftar  dalam  indeks  LQ45. Nilai  koefisien  sebesar  0,002424
menunjukkan  bahwa  Nilai  Tukar berpengaruh positif terhadap volatilitas harga  saham.  Berdasarkan  data  inflasi pada  statistik  deskriptif,  rata‐rata tingkat inflasi selama periode penelitian  sebesar  10,97290.  Dengan demikian  dapat  dikatakan  bahwa  jika Inflasi  naik  1  maka  volatilitas  harga saham  akan  naik  sebesar  0,002424. Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Saini dkk  (2002)  yang  menyatakan  bahwa Nilai Tukar berpengaruh pada volatilitas harga saham secara positif.
- Pengaruh  Dividend  Payout  ratio terhadap volatilitas harga
saham  yang  terdaftar  dalam indeks LQ45 perioede 2008-2017
Pada  tabel  4.9  hasil  uji  regresi memperlihatkan nilai probabilitas DPR sebesar  -0,0352  yang  menunjukkan bahwa  DPR  mempunyai  pengaruh negative signifikan terhadap volatilitas harga saham perusahaan yang terdaftar dalam  indeks  LQ45.  Nilai  koefisien sebesar 0,037787 menunjukkan bahwa DPR  berpengaruh  positif  terhadap
volatilitas  harga  saham.  Berdasarkan data  DPR  pada  statistik  deskriptif, rata‐rata tingkat inflasi selama periode penelitian  sebesar  0,368686.  Dengan demikian  dapat  dikatakan  bahwa  jika DPR  naik  1  maka  volatilitas  harga saham  akan  naik  sebesar  0,037787. Penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Hashemijo  et  al. (2012),  Andreas  Widhi  Khurniaji (2013)  dan  Khurniaji  (2013)  yang menyatakan  Dividend  Payout  Ratio mempunyai  pengaruh  negatif  terhadap volatilitas harga saham.
- Pengaruh Dividend Yield terhadap volatilitas harga saham  yang  terdaftar  dalam indeks LQ45 perioede 2008-2017
Pada  table  4.8  di  atas  hasil  uji regresi nilai probabiltas Dividend Yield sebesar  -0,0392  yang  menunjukkan bahwa Dividend  Yield mempunyai pengaruh  negative  signifikan  terhadap volatilitas  harga  saham  perusahaan yang  terdaftar  dalam  indeks  LQ45. Nilai  koefisien  sebesar  0,018606 menunjukkan  bahwa Dividend  Yield berpengaruh positif terhadap volatilitas
harga  saham.  Berdasarkan  data  inflasi pada  statistik  deskriptif,  rata‐rata
tingkat inflasi selama periode penelitian  sebesar  0,384186.  Dengan demikian  dapat  dikatakan  bahwa  jika Inflasi  naik  1  maka  harga  saham  akan naik sebesar 0,018606. Hasil penelitian ini  sesuai  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Nazir et  al. (2012),
Habib et  al. (2012),  Nishat  dan  Irfan
(2012)  dan  Hashemijoo et  al. (2012) yang  menyatakan  bahwa Dividend
Yield berhubungan  negatif  signifikan dengan volatilitas harga saham.
- Pengaruh  Volume  Perdagangan terhadap volatilitas harga saham  yang  terdaftar  dalam indeks LQ45 perioede 2008-2017
Pada  table  4.8  di  atas  hasil  uji regresi nilai probabiltas Volume
Perdagangan  sebesar  0,0421  yang menunjukkan bahwa Volume
Perdagangan  mempunyai  pengaruh positif  signifikan  terhadap  volatilitas harga saham perusahaan yang terdaftar dalam  indeks  LQ45.  Nilai  koefisien sebesar  3,93E-11  menunjukkan  bahwa Volume Perdagangan berpengaruh
positif terhadap volatilitas harga saham.  Berdasarkan  data  inflasi  pada statistik  deskriptif,  rata‐rata  tingkat inflasi selama periode penelitian sebesar  31.973.406.  Dengan  demikian dapat dikatakan bahwa jika Inflasi naik 1 maka harga saham akan naik sebesar 3,93E-11.  Tinggi  nya  nilai  rata-rata Volume  Perdagangan  menunjukkan bahwa  saham  yang  diperdagangkan banyak  diminati  oleh  investor. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Wiedya Tri  Sandrasari  (2010)  dan  Lidyanita Hugida  (2011)  yang  menyatakan bahwa volume perdagangan berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap volatilitas harga saham.
- Pengaruh  Leverage  terhadap volatilitas  harga  saham  yang terdaftar  dalam  indeks  LQ45 perioede 2008-2017
Pada  table  4.8  di  atas  hasil  uji regresi  nilai  probabiltas Leverage sebesar  -0,0247  yang  menunjukkan bahwa Leverage mempunyai pengaruh negative signifikan terhadap volatilitas harga saham perusahaan yang terdaftar
dalam  indeks  LQ45.  Nilai  koefisien sebesar 0,008308 menunjukkan bahwa Leverage berpengaruh  positif  terhadap volatilitas  harga  saham.  Berdasarkan data  inflasi  pada  statistik  deskriptif, rata‐rata tingkat inflasi selama periode penelitian  sebesar  0,291579.  Dengan demikian  dapat  dikatakan  bahwa  jika Inflasi  naik  1  maka  harga  saham  akan naik  sebesar  0,008308.  Penelitian  ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan  oleh  Suroto  (2012),  Devi (2012)  dan  Sova  (2013)  menyatakan bahwa debt  to  equity  ratio memiliki pengaruh  negative  terhadap  harga saham.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa semakin  tinggi  DER  maka  cenderung menyebabkan  menurunnya  volatilitas harga saham.
5. Kesimpulan, Keterbatasan
Penelitian dan Saran
a. Kesimpulan
Penelitian yang dilakukan pada 14  perusahaan  yang  terdaftar  dalam Indeks  LQ45  selama  periode  2008- 2017  membahas  tentang  pengaruh PDB,  Inflasi,  SBI,  Nilai  Tukar,  DPR, Dividend  Yield ,  volume  perdagangan
dan Leverage terhadap  Volatilitas Harga  Saham. Berdasarkan  hasil pembahasan  pada  bab  sebelumnya, penelitian  ini  menghasilkan  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
• Dari  hasil  uji  yang  sudah dilakukan  ditemukan  bahwa masing-masing variabel penelitian  memiliki  pengaruh terhadap Volatilitas Harga
Saham, dengan demikian dinyatakan bahwa seluruh Hipotesis yang digunakan dalam penelitian diterima.
• Dari hasil uji di atas ditemukan bahwa  variable  bebas  yaitu
Produk Domestik Bruto,
Inflasi,  Nilai  Tukar,  Tingkat Suku  Bunga  SBI, Dividend Payout  Ratio , Dividend  Yield,
Volume Perdagangan dan Leverage secara  bersama-sama berpengarih  positif  signifikan terhadap variabel terikat
Volatilitas harga saham, hal ini dibuktikan dengan hasil pengujian didapatkan hasil
probabilitas  F-statistik  sebesar 0,049322 < 0,05.
• Nilai  R 2 pada  hasil  regresi sebesar  0,387740.  Hal  ini berarti bahwa konstribusi
seluruh  variabel  bebas  dalam menjelaskan  variable  terikat adalah  sebesar  38,7%.  Sisanya sebesar  61,3%  dijelaskan  oleh variabel lain di luar model.
b. Keterbatasan Penelitian
Penelitian  ini  tentunya  masih memiliki keterbatasan mengingat adanya keterbatasan sumber daya yang dimiliki  peneliti.  Keterbatasan  ini dapat  dijadikan  bahan  pertimbangan bagi  para  peneliti  berikutnya  agar mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik. Keterbatasan tersebut diantaranya:
• Penelitian dilakukan hanya terbatas pada perusahaan dalam indeks  LQ45  sehingga  kurang mewakili  semua  emiten  yang terdaftar  di  BEI.  Selain  itu belum  semua  perusahaan  yang
menjadi sampel memiliki
kelengkapan data penelitian.
• Pada  penelitian  ini  hanya menguji  beberapa  faktor  yang mempengaruhi volatilitas harga saham belum menyertakan Firm Size , Debt to Asset Ratio , pertumbuhan  asset  ( growth ), book  value dan  rasio  keuangan lainnya.
• Nilai  R 2 penelitian  ini  bernilai kecil karena masih  banyak lagi faktor lain yang bisa mempengaruhi penelitian.
• Penelitian  ini  menggabungkan variabel  makro  dan  variabel mikro, variabel makro
menggunakan  data  yang  sama untuk seluruh perusahaan dalam  kurun  waktu  10  tahun.
Penelitian selanjutnya
sebaiknya untuk variabel makro  mencari  data  tambahan sebagai  pengali  agar  data  pada variabel  makro  dapat  sesuai dengan karakteristik perusahaan.

## c. Saran
Berdasarkan  kesimpulan  dan keterbatasaan  penelitian  di  atas,  saran
yang dapat diberikan untuk perusahaan dan peneliti adalah sebagai berikut:
1. Bagi penelitian selanjutnya
• Bagi akademisi dan peneliti, dengan pembahasan yang sejenis disarankan untuk melakukan kajian lebih lanjut dengan memilih dengan selektif variable bebas yang akan  digunakan  dalam penelitian. • Peneliti selanjutnya diharapkan lebih selektif  dalam  memilih variabel independennya.Disaran kan kepada peneliti selanjutnya agar menambah periode penelitian agar mendapatkan hasil yang lebih akurat. • Menggunakan  seluruh perusahaan yang terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia sebagai sampel penelitian sehingga dapat merepresentasikan keadaan yang
sesungguhnya terjadi.
2. Bagi perusahaan
• Perusahaan sebaiknya memperhatikan besar kecilnya  dividen  yang akan  dibagikan.  Besar kecilnya  dividen  yang diberikan kepada investor  dan  laba  yang ditahan akan mempengaruhi harga saham suatu perusahaan karena investor
umumnya
mengharapkan
keuntungan yang pasti.
• Perusahaan  juga  harus memperhatikan apa saja yang mempengaruhi fluktuasi  harga  saham. Hasil penelitian ini dapat dijadikan informasi dan pertimbangan bagi perusahaan dalam melakukan kebijakan investasi. • Diharapkan  agar  terus memperbaiki kinerja perusahaan dengan terus meningkatkan laba  perusahaan  agar para  investor  berminat untuk berinvestasi. 3. Bagi investor • Dalam melakukan aktivitas investasi terhadap  saham  yang diperjualbelikan di bursa  efek,  sebaiknya investor memperhatikan tingkat  inflasi  karena semakin  tinggi  tingkat
inflasi  maka  semakin
tinggi  tingkat  volatilitas harga saham. Oleh karena  itu,  jika  inflasi terlalu tinggi maka pemerintah  melakukan kebijakan ekonomi yaitu dengan meningkatkan BI  Rate.
Maka  sebaiknya  dana yang dimiliki oleh
investor  dialihkan  ke bank karena lebih aman dibanding  dana  yang dimiliki investor
tersebut  di  alihkan  di pasar modal.
• Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan  informasi mengenai  faktor-faktor yang memengaruhi nilai perusahaan yaitu profitabilitas dan keputusan investasi.
Referensi Al- Malkiwi H. N. 2007. “Determinants  of  corporate  dividend policy in Jordan: an application of the Tobit Model”,
Journal  of  Applied  Accounting
Research , Vol. 23, pp. 44-70.
Anonim.  2010. “Buku  Panduan  Indeks Saham  Bursa  Efek  Indonesia ”, BAPEPAM, Jakarta. Boediono,  2000.“Ekonomi  Moneter”, Edisi ketiga, Penerbit BPFE, Yogyakarta. Bodie,  et.  all.  2008.  “  Manajemen Investasi  “,  Penerbit  Salemba  Empat,
Jakarta.
Brigham, Eugene F. dan Houston, Joel F. 2001. Dasar-dasar Manajemen  Keuangan .  Jakarta:
Salemba Empat.
_____.  2004. Financial  Management . Edisi  10,  Jilid  I.  Jakarta:  Salemba
Empat.
Chan & Fong . 2000. Trade size, Order imbalance,  and  The  Volatility Volume Relation.
Dritsaki,  Melina,  Chaido  Dritsaki. 2003. Macroeconomic Determinants of
Stock Price  Movement:An  Empirical Investigation  of  the  Greek  Stock Market. University of Macedonia. Fahmi, Irham. 2012. Pengantar manajemen  keuangan.  ALFABETA.
BANDUNG.
Fauziah,  Naimatul.  2013.  Analisis Pengaruh  Volume  Perdagangan,
Inflasi,  Dividend  Yield  Dan Dividend Payout Ratio Terhadap Volatilitas Harga Saham Perusahaan  Yang  Terdaftar    Di LQ45.  Fakultas  Ekonomi  Dan Bisnis.  Universitas  Islam  Negeri
Syarif Hidayatullah. Jakarta.
Firmansyah.  2006. Analisis  Volatilitas Harga  Kopi  Internasional .  Jakarta: Usahawan.
Ghozali, Imam. 2011. “Aplikasi analisis  Multivariate  Dengan Program  IBM  SPSS  19”,  Edisi pertama, Universitas Diponogoro, Semarang. Gujarati, Damodaran.2006.  “Dasar- Dasar Ekonometrika”, Jilid
Dua Edisi Ketiga, Erlangga,
Jakarta.
Herlianto,  Didit.  2013.  Pengertian
Investasi. Hugida,  Lydianita.  2011.  Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Volatilitas Harga Saham (Studi pada Perusahaan  yang  terdaftar  dalam indeks LQ45 Periode 2006-2009.
Jurnal. UNDIP..
Irham,  Fahmi,  2015. Manajemen Investasi  Teori  dan  Soal  Jawab .  Edisi 2. Salemba Empat, Jakarta.
Mankiw,  N.  G.,  2003. Teori  Makro Ekonomi. Edisi kelima.
Sangkyun,  Park.  1997.  “ Rationality  of negative  Stock  Price  Responses  to Strong
Economics  Activity ”. Journal Financial Analyst , Sept/Oct 1997
Sugiyono.2014 . Metode Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif. Bandung: Alfabeta. Tandelilin,  Eduardus.  2001. “Analisis Investasi dan Manajemen
Portofolio” BPFE, Yogyakarta.
___________.  2010.  Portofolio  dan investasi  edisi  pertama.  Kanisius. Yogyakarta.
Wiedya  Tri  Sandrasari.  2010.  Analisis
Pengaruh  Volume  Perdagangan, Frekuensi Perdagangan, Dan Order Imbalance Terhadap Volatilitas  Harga  Saham  Pada Perusahaan  Go  Public   Di  Bursa Efek Indonesia. Fakultas
Ekonomi  ,Universitas  Sebelas Maret .Surakarta.
www.bps.go.id www.bi.go.id www.idx.co.id
www.sahamok.co.id www.wikipedia.co.id
www.y ahoofinance .co.id