Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p�ISSN: 2541-0849

e-ISSN: 2548-1398

Vol. 7, No. 3, Maret 2022

MODERASI TECHNOLOGY ATAS PENGARUH INVESTMENT OPPORTUNITY SET DAN EARNINGS QUALITY TERHADAP STOCK RETURN

M. Fikri Apriansyah Tengku Idris, Riris Rotua Sitorus

Magister Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Esa Unggul, Indonesia

Email: [email protected], [email protected]

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa pengembalian saham (stock return) yang dipengaruhi oleh Investment Opportunity Set dan kualitas laba (Earnings Quality) dengan menggunakan moderasi technology sebagai urgancy, pada sektor perusahaan Property & Real Estate sebagai salah satu sektor yang paling menguntungkan bagi investor untuk berinvestasi. Populasi pada penelitian ini adalah perusahaan property & real estate yang terdaftar pada IPO tahun 2015 hingga tahun 2019 yaitu sebanyak 65 perusahaan dan jumlah sampel yang memenuhi karakteristik penelitian adalah 19 perusahaan. Metode penelitian yang digunakan adalah berjenis kuantitatif dengan bantuan program software E-Views 10. Hasil penelitian menunjukkan keenam hipotesis diterima bahwa investment opportunity set berpengaruh positif terhadap stock return, earning quality berpengaruh positif terhadap stock return, technology berpengaruh positif terhadap stock return, investment opportunity set dan earning quality berpengaruh simultan terhadap stock return, technology memoderasi pengaruh IOS terhadap stock return, dan technology memoderasi pengaruh EQ terhadap stock return.

Kata kunci: Investment Opportunity Set, Earnings Quality, Stock Return, Technology.����

Abstract

This study aims to analyze stock returns influenced by the Investment Opportunity Set and Earnings Quality by using Technology moderation as urgency, in the Property & Real Estate company sector as one of the most profitable sectors for investors to invest. The population in this study are property & real estate companies listed on IPOs from 2015 to 2019 as many as 65 companies and the number of samples that meet the characteristics of the study are 19 companies. The research method used is quantitative with E-Views 10 software program. The results show that the six hypotheses are accepted that the investment opportunity set has a positive effect on stock returns, earning quality has a positive effect on stock returns, technology has a positive effect on stock returns, and investment opportunity set and earning quality has a simultaneous effect on stock returns, technology moderates the effect of IOS on stock returns, and technology moderates the effect of EQ on stock returns.

Keywords: Investment Opportunity Set, Earnings Quality, Stock Return, Technology

Pendahuluan

Capital Market atau dikenal dengan pasar modal adalah pasar untuk instrumen keuangan sebagai media transaksi jual beli dalam jangka panjang, seperti saham, obligasi, reksa dana, ataupun instrumen lainnya (Wibowo, 2017). Pentingnya peranan pasar modal di dalam perekonomian suatu negara karena pasar modal memiliki dua fungsi sebagai sarana pendanaan usaha serta sarana suatu perusahaan dapat memperoleh dana dari para investor. Dana tersebut yang kemudian akan dipergunakan sebagai dana pengembangan usaha (ekspansi atau penambahan modal dan kebutuhan lainnya). Dan fungsi kedua, pasar modal menjadi sarana bagi masyarakat untuk melakukan investasi untuk menanamkan modal atau menempatkan dana yang dimiliki (Wibowo, 2017).

Pasar modal menjadi solusi bagi masyarakat di era investasi yang semakin diminati oleh masyarakat. Saham merupakan komoditas keuangan yang diperdagangkan di pasar modal, terlebih lagi dengan adanya bantuan kemajuan teknologi, masyarakat semakin berminat untuk melakukan investasi dengan membeli saham berbanding menyisihkan uang yang dimiliki sebagai tabungan serta memudahkan mereka dalam bertransaksi.

Perkembangan harga saham dapat dilihat pada Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dimana harga saham yang naik menunjukkan peningkatan sedangkan harga saham yang turun menunjukan adanya kelesuan pasar. Pertumbuhan ekonomi di suatu Negara sangat dipengaruhi oleh kesuksesan dan perkembangan perusahaan-perusahaan yang ada di negara tersebut. Salah satu tujuan utama perusahaan yaitu memperoleh laba yang sebesar besarnya agar perusahaan tersebut bisa terus beroperasi dalam jangka waktu yang tidak terbatas di masa depan (going concern) dan bisa menarik para investor untuk menanamkan dananya di perusahaan tersebut.

Investasi merupakan salah satu cara penanaman uang atau modal di suatu organisasi, perusahaan, dan suatu proyek untuk memperoleh keuntungan, keamanan, dan pertumbuhan dana dimasa yang akan datang, salah satu tempat untuk melakukan kegiatan investasi adalah pasar modal. Pasar modal merupakan suatu instrumen keuangan yang memperjualbelikan surat-surat berharga berupa obligasi dan ekuitas atau saham untuk jangka panjang yang diterbitkan oleh pemerintah maupun perusahaan swasta, dan kegiatannya dilaksanakan ditempat bertemunya para broker yang mewakili investor yaitu bursa. Hal penting yang harus diperhatikan saat ingin melakukan investasi di pasar modal salah satunya adalah harga saham, karena harga saham dalam bursa efek memiliki tingkat ketidakstabilan, maka para investor yang ingin menanamkan dananya harus melakukan analisis yang baik dan cermat agar bisa mengambil keputusan yang tepat dan kenaikan serta penurunan harga saham masih dalam batas-batas kewajaran (Uddin, Wahyuni, & Setiawan, 2021). Saham merupakan suatu instrumen investasi yang paling sering diminati dan menjadi daya tarik untuk beberapa kalangan, terutama para investor karena mampu memberikan tingkat keuntungan yang menarik.

Perusahaan Property & Real Estate merupakan salah satu sektor yang paling menguntungkan bagi investor untuk berinvestasi karena setiap tahun harga bangunan dan tanah cenderung semakin meningkat. Lambatnya perekonomian yang sedang menimpa Indonesia berimbas kepada sektor properti. Rendahnya pertumbuhan ekonomi pada sektor properti membuat indeks harga sahamnya menjadi turun. Harga saham pada sektor perusahaan properti dan real estate di tahun 2015 hingga 2017 mengalami peningkatan atau kenaikan, hal ini dapat dilihat pada rata � rata harga saham perusahaan sektor properti dan real estate pada tahun 2015 adalah sebesar Rp 1,261,18, kemudian pada tahun 2016 meningkat sebesar Rp 1,430,22 hingga pada tahun 2017 meningkat dengan sebesar Rp 1,562,37. Namun pada tahun 2018 rata � rata harga saham menurun drastis menjadi Rp 1,294,55 dan kembali menurun pada tahun 2019 dengan nilai sebesar Rp 1,279,06. Kenaikan serta penurunan harga saham tentunya dipengaruhi oleh beberapa faktor, baik itu kondisi perusahaan, kinerja manajemen, nilai tukar, inflasi dan adanya ketidakpastian global serta persepsi perekonomian dunia, atau melemahnya daya beli masyarakat sehingga investasi tidak bergerak. Penurunan harga saham tentu memberikan dampak buruk bagi image perusahaan di mata investor yang berujung kepada berkurangnya investor karena mereka enggan untuk berinvestasi kembali.� Berikut adalah gambaran kenaikan dan penurunan rata � rata harga saham pada tahun 2015 hingga 2019 pada sektor properti dan real estate:

�

Tabel 1

Rata � Rata Harga Saham Pada Perusahaan Sektor Property dan Real Estate Yang Terdaftar IPO Periode 2015-2019

Tahun	Harga Rata �Rata Saham
2015	Rp 1,261,18
2016	Rp 1,430,22
2017	Rp 1,562,37
2018	Rp 1,294,55
2019	Rp 1,279,06

Sumber: Yahoo Finance, data diolah peneliti 2021

Sumber: Yahoo Finance, data diolah peneliti 2021

Kenaikan dan penurunan harga saham selalu menjadi pertimbangan bagi investor dalam mempengaruhi minat investor berinvestasi pada saham property & real estate. Investor tidak hanya memprediksi harga saham dengan memberi kesimpulan, akan tetapi naik atau turunnya kondisi keuangan perusahaan bisa dilihat melalui rasio keuangan sebagai salah satu upaya untuk memprediksi harga saham tersebut. Investor juga melakukan investasi dengan harapan mendapatkan pengembalian saham atas modal yang dikeluarkan. (Ang, 1997) menjelaskan bahwa konsep pengembalian atau return sebagai tingkat keuntungan yang akan dinikmati oleh investor atas hasil investasi yang ia lakukan.

Kualitas laba atau earning quality saat ini dianggap penting untuk mengindikasikan kemampuan informasi laba dalam memberikan respon kepada pasar. Informasi mengenai earning quality dapat dilihat dari laba yang dipublikasikan dalam laporan keuangan. (Suliyanto, 2011) menjelaskan bahwa laporan keuangan yang transparan, tepat serta berkualitas tinggi mampu memberikan informasi kepada investor yang mana hal ini tidak terlepas dari manajemen laba yang baik. Informasi mengenai keuntungan laba suatu perusahaan yang memicu investor dianggap sebagai indikator kualitas informasi mengenai pendapatan perusahaan atau earning quality. Proses pengambilan keputusan oleh investor untuk melakukan investasi membutuhkan informasi mengenai suatu perusahaan tersebut. Informasi yang dimaksud adalah mengenai kualitas laporan keuangan yang ada pada perusahaan (Cetin & ERGUN, n.d.). Para investor bergantung kepada data pendapatan untuk memutuskan apakah mereka akan melakukan investasi atau tidak pada suatu perusahaan. Apabila nilai pendapatan suatu perusahaan tinggi, maka tinggi pula minat para investor untuk melakukan investasi (Yuliza, 2018). Berdasarkan pernyataan tersebut, kualitas laba atau earning quality berpengaruh terhadap pengembalian saham (stock return). Semakin tinggi tingkat pengembalian saham, maka semakin tinggi tingkat keuntungan dan kualitas laba, yang mana kualitas laba berpengaruh terhadap pengembalian saham (Yuliza, 2018).

Apabila semakin tinggi harga jual saham di atas harga beli, maka ini berpengaruh terhadap return yang akan diperoleh oleh para investor. Dengan demikian semakin tinggi laba yang dihasilkan oleh suatu perusahaan maka pengembalian saham juga ikut meningkat yang dibagikan kepada para investor. Para investor memiliki kepentingan sendiri atas penilaian kewajaran harga saham pasar. Hal ini tentu karena para investor menyadari bahwa sebuah investasi tidak terlepas dari risiko, sehingga pertimbangan serta kejelian dalam menganalisis amat diperlukan. Namun, pada kenyataannya laporan keuangan yang dilaporkan belum tentu sesuai dengan kondisi perusahaan sendiri. Hal ini disadari oleh manajer yang seringkali berupaya untuk menyajikan laba yang terbaik sehingga menarik minat para investor, tindakan ini disebut dengan manajemen laba. Hal ini dapat terjadi karena adanya peluang yang wujud dari dasar akrual di dalam sebuah laporan keuangan sehingga memungkinkan pihak manajemen untuk memodifikasi pendapatan akrual dengan tujuan untuk mencapai angka laba atau pendapatan yang diinginkan (Healy, n.d.).

Kemudian pada umumnya, investor yang menanamkan modalnya kepada satu perusahaan mempunyai harapan untuk memperoleh tingkat return yang baik dari investasi yang dilakukannya. Upaya yang dapat dilakukan oleh investor adalah dengan investment opportunity set (IOS) sebagai keputusan investasi yang berbentuk kombinasi aktiva yang dimiliki dan menjadi pilihan investasi di masa yang akan datang dan mampu mempengaruhi nilai perusahaan (Prawiranegara, 2018).

Kesempatan investasi ada pada perusahaan mampu menunjukkan apakah suatu perusahaan tersebut akan tumbuh atau tidak di masa yang akan datang serta pengaruhnya pada nilai return. (Akbar, 2013) menyatakan bahwa faktor penting yang mempengaruhi kepercayaan investor adalah pada kualitas informasi yang diterima, yaitu dalam bentuk laporan keuangan perusahaan. Investment opportunity set (IOS) tidak dapat diamati secara melekat namun dapat diukur dengan berbagai proksi yang diantaranya adalah Rasio Market to Book Value of (MKTBKASS), Rasio Market to Book Value of Equity (MKTBKEQ), Price Earning Rasio (PER) dan Rasio CAPBVA� (Prawiranegara, 2018).

Dengan demikian pada penelitian ini peneliti ingin menganalisa apakah pengembalian saham (stock return) dipengaruhi oleh Investment Opportunity Set dan kualitas laba (earnings quality) dengan menggunakan moderasi technology sebagai urgancy. Teknologi yang kian pesat, banyak membawa perubahan yang signifikan dalam proses peningkatan nilai suatu perusahaan. Hal ini dapat dilihat pada tingginya tingkat kesadaran investor pada informasi dan merek suatu perusahaan (Da & Engelberg, n.d.). Internet yang juga tidak hanya diakui sebagai media untuk memperoleh informasi, namun juga dimanfaatkan oleh perusahaan untuk mempublikasikan berbagai informasi fundamental untuk menarik para calon investor. Belum banyak penelitian yang meneliti fenomena penggunaan teknologi (internet) terhadap pengembalian saham (stock return).� Namun, berdasarkan (Da & Engelberg, n.d.), perhatian investor yang diukur dengan pencarian informasi di internet memberikan pengaruh pada pengembalian IPO (Initial Public Offering). Dan sesuai pendapat (Usman & Tandelilin, 2014), kualitas informasi yang dimiliki oleh para investor melalui aktivitas di dalam internet atau penggunaan teknologi tersebut melalui Google Insight memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pengembalian saham (stock return).

Telah ada penelitian sebelumnya yang menganalisa pengaruh earnings quality sebagai variabel intervening untuk melihat pengaruh earnings management terhadap stock return yang dilakukan pada perusahaan LQ 45 terdaftar pada Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015, serta penelitian yang menganalisis pengaruh earnings quality dan market to book ratio terhadap return saham pada perusahaan manufaktur yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia periode 2007-2010 oleh (Zahro & Pramudya, 2014). Yang membedakan penelitian yang akan dilaksanakan oleh peneliti dengan penelitian sebelumnya adalah bagaimana kemajuan teknologi sebagai moderasi atas pengaruh IOS dan EQ terhadap Stock Return pada sektor perusahaan properti dan real estate 2015-2019, sehingga berdasarkan latar belakang diatas, maka penelitian ini mengambil judul �Moderasi Technology Atas Pengaruh Investment Opportunity Set dan Earnings Quality terhadap Stock Return�.

Berdasarkan keterbatasan ruang lingkup peneliti, terdapat beberapa pembatasan masalah di dalam penelitian ini diantaranya adalah perusahaan yang digunakan dalam populasi penelitian adalah perusahaan di sector bisnis real estate dan property yang terdaftar di BEI, kemudian penelitian yang diambil hanya berdurasi lima tahun yaitu dari tahun 2015 hingga tahun 2019 saja, dan variabel yang digunakan dalam penelitian ini hanyalah terbatas pada investment opportunity set dan earnings quality sebagai variabel independen, stock return sebagai variabel dependen, dan technology sebagai variabel moderasi.

Namun peneliti mengharapkan penelitian ini dapat memberikan manfaat bagi perusahaan yang terlibat untuk menjadikan informasi yang peneliti berikan nantinya sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan mengenai kebijakan pembayaran dividen dan besarnya laba yang ditahan untuk mendukung perkembangan kinerja perusahaan. Oleh karena itu perusahaan harus dapat mengelola arus kasnya dengan lebih baik, serta berhati � hati dalam memutuskan kebijakan dalam pembagian dividen, agar perusahaan tetap dapat mempertahankan pembayaran dividen yang tinggi, yang akan berdampak positif terhadap investor dalam menilai prospek perusahaan dan dapat menimbulkan ketertarikan bagi para pemegang saham untuk melakukan investasi pada perusahaan. Kemudian bagi para investor bermanfaat sebagai informasi dan bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan untuk melakukan investasi pada suatu perusahaan yaitu apakah para pemegang saham akan menanamkan dana atau tidak pada perusahaan dengan tujuan para investor ingin memperoleh keuntungan yang berasal dari dana yang dinvestasikannya dalam bentuk dividen atau capital gain. Serta bagi peneliti selanjutnya dapat bermanfaat sebagai informasi, pengetahuan dan wawasan yang dapat digunakan sebagai dasar dan rekomendasi untuk penelitian selanjutnya.

Metode Penelitian

Penelitian ini merupakan penelitian kausalitas, yaitu sejenis penelitian deskriptif yang ingin mencari jawaban secara mendasar tentang sebab dan akibat, maka dengan menganalisis faktor-faktor penyebab terjadinya ataupun munculnya suatu fenomena tertentu. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variable independent yaitu investment opportunity set �dan earnings quality terhadap variable dependent stock return dengan variabel technology sebagai variabel moderasi. Tempat penelitian ini yaitu perusahaan-perusahaan sektor property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2015-2019. Penelitian dilakukan oleh penulis dengan mengambil data-data laporan keuangan melalui internet ( www.idx.com ).

Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang bersifat sekunder, dimana data sekunder tersebut berasal dari media perantara. Data-data yang digunakan terdiri dari laporan keuangan perusahaan property dan real estate tahun 2015 sampai dengan 2019 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Sumber data dalam penelitian ini berasal dari Bursa Efek Indonesia melalui website www.idx.co.id. Pemilihan BEI sebagai sumber pengambilan data dalam penelitian ini dikarenakan BEI merupakan bursa efek terbesar dan terlengkap di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan penggabungan data antar perusahaan (cross sectional) dan beberapa periode (time series).

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang bersifat kuantitatif. Data kuantitatif merupakan data yang disajikan dalam bentuk angka-angka. Dari angka-angka yang diperoleh tersebut maka akan dianalisis lebih lanjut dalam analisis data. Analisis data dilakukan setelah pengumpulan data yang dilakukan secara kuantitatif. Analisis data yang dilakukan di dalam penelitian ini menggunakan analisis statistik parametrik. Hal ini dikarenakan data diukur dengan skala rasio.

1. Populasi dan Sampel

a. Populasi

Menurut (Sugiyono, 2017) populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas: obyek atau subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah semua perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2015 � 2019 yang berjumlah 65 perusahaan (www.idx.co.id).

b. Sampel

Menurut (Sugiyono, 2017) sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Teknik pemilihan sampel dilakukan dengan menggunakan metode purposive sampling. Menurut Sugiyono (Sugiyono, 2017) purposive sampling adalah teknik pengambilan sampel sumber data dengan pertimbangan tertentu. Penentuan sampel penelitian ini diambil dari perusahaan property & real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan periode tahun 2015 sampai 2019. Berikut ini yang menjadi kriteria dalam pengambilan sampel adalah :

1. Perusahaan property dan real estate yang secara konsisten terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) untuk tahun 2015 sampai 2019.

2. Perusahaan property dan real estate yang menerbitkan laporan keuangan yang berakhir tanggal 31 Desember untuk tahun 2015 sampai 2019.

3. Perusahaan property dan real estate yang memperoleh laba untuk tahun 2015 sampai 2019.

Berdasarkan perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2015 sampai 2019, sampel yang digunakan oleh peneliti adalah sebanyak 19 perusahaan yang memenuhi kriteria yang peneliti tentukan.

2. Definisi Variabel dan Operasional Variabel

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis adanya pengaruh variabel indpenden yaitu Investment Opportunity Set dan Earning Quality dengan variabel dependen yaitu Stock Return dengan variabel moderasi yaitu Technology.

a. Variabel Dependen

Variabel dependen merupakan variabel yang dipengaruhi oleh variabel independen. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah Stock Return atau biasa disebut juga dengan tingkat pengembalian saham adalah perbedaan harga antara total yang diterima dengan total yang diinvestasikan, serta dibagi dengan jumlah yang diinvestasikan. Surplus tingkat pengembalian ini dihasilkan dari pihak perusahaan, perorangan maupun lembaga dari hasil kebijakan investasi yang dilakukan. Cara perhitungan suatu return saham, diantaranya yaitu menurut Eugene F. Brigham (2020). Pengukuran stock return yang diukur berdasarkan Pt : Closing price of company I shares in period t dan P_t-1: Closing price of the shares of company I in the previous period ini diadaptasi dari penelitian (Prawiranegara, 2018).

b. Variabel Independen

Variabel independen merupakan variabel yang mempengaruhi variabel dependen. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah Investment Opportunity Set dan Earning Quality. (Kallapur & Trombley, 2001), proksi � proksi IOS dapat dikelompokkan menjadi tiga yaitu berdasarkan harga, investasi dan varian. Pada penelitian ini peneliti menggunakan satu proksi untuk mengukur IOS, yaitu menggunakan proksi MBVE (Market to Book Value of Equity), pemilihan proksi ini dikarenakan secara konsisten dapat memiliki korelasi yang signifikan terhadap pertumbuhan suatu perusahaan. Proksi PER sebagai pengukuran IOS ini diadaptasi dari penelitian (Prawiranegara, 2018).

PER =

Menurut Schipper dan Vincent, kualitas laba akuntansi ditunjukan oleh kedekatan atau korelasi antara laba akuntansi dan laba ekonomik (Suwardjono, 2005). Kualitas laba dapat diukur menggunakan skala rasio. Kualitas laba dapat diukur menggunakan skala rasio. Rumus yang digunakan berdasarkan (Nurchasanah, Yunilma, & Resti, 2020) untuk menghitung kualitas laba adalah sebagai berikut:

EQ =

c. Variabel Moderasi

Variabel moderasi adalah variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan langsung antara variabel independen dan variabel dependen. Variabel moderasi dalam penelitian ini adalah Technology. Pengukuran variabel technology pada penelitian ini menggunakan skala pengukuran ordinal yang mana pengukurannya dilakukan dengan nilai 1 sebagai skala terendah untuk kegunaan teknologi rendah dan nilai 5 sebagai skala tertinggi untuk kegunaan teknologi yang optimal yang diadaptasi yang diadaptasi dari penelitian (Anggraeni, 2017).

Tabel 2

Definisi Operasional Variabel

No.	Variable	Dimension	Indicator	Measurement Scale
1.	Investment Opportunity Set	MBVE (Prawiranegara, 2018)	PER =	Ratio
2.	Earnings Quality	EQ (Murniati, Sastri, & Rupa, 2018)	EQ =	Ratio
3.	Stock Return	Capital Gain (Brigham & Houston, 2020)	Stock Return = Note: Pt : Closing price of company I shares in period t Pt-1: Closing price of the shares of company I in the previous period	Ratio
4.	Technology	(Berisha-Namani & Qehaja, 2013)	(1) Accessibility, dimana terdapat berbagai kemungkinan pengguna untuk melihat atau melakukan fungsi operasional (2) Availability, dimana dapat digunakan dalam jangka waktu yang berbeda mengubah secara cepat untuk mendukung (3) Maintainability, dimana dapat perubahan lingkungan (4) Portability, dimana mampu tersedia untuk beroperasi pada perangkat yang berbeda atau platform perangkat lunak (5) Reliability, dimana dapat berfungsi dengan benar dan memberikan informasi yang akurat (6) Scalability, dimana dapat beradaptasi dengan tuntutan peningkatan atau pertumbuhan (7) Usability, dimana mudah dipelajari dan efisien dan memuaskan untuk digunakan	Ordinal

3. Metode Analisis Data

Analisis data dilakukan setelah pengumpulan data yang dilakukan secara kuantitatif. Analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan statistik parametik. Hal ini dikarenakan data diukur dengan skala rasio. Pengolahan data statistik memiliki peran yang sangat penting dalam suatu penelitian karena dari hasil pengolahan data akan kita dapatkan kesimpulan penelitian. Teknik pengolahan data mencakup perhitungan data analisis model penelitian. Sebelum membuat kesimpulan dalam suatu penelitian analisis terhadap data harus dilakukan agar hasil penelitian menjadi akurat. Maka penelitian ini dilakukan dengan metode statistik yang dibantu program E-Views 10.

Analisis dalam penelitian ini menggunakan data panel yang merupakan gabungan antara data deret waktu (time-series) dan data deret lintang (crosssection). Ada dua macam panel data yaitu data panel balance dan data panel unbalance, data panel balance adalah keadaan dimana unit cross-sectional memiliki jumlah observasi time series yang sama. Sedangkan data panel unbalance adalah keadaan dimana unit cross-sectional memiliki jumlah observasi time series yang tidak sama. Pada penelitian ini menggunakan data panel balance panel. Adapun tahapan atau langkah-langkahnya adalah dengan melakukan analisis kuantitatif terdiri dari:

1. Estimasi model regresi dengan menggunakan data panel,

2. Pemilihan model regresi data panel,

3. Uji asumsi

4. Uji Hipotesis.

Pemodelan data panel pada dasarnya menggabungkan pembentukan model yang dibentuk berdasarkan runtun waktu (time series) dan berdasarkan cross section (Prahutama et al., 2014):

1. Mode dengan data time series

Y_t = α + β X_t + ε ; t = 1,2,...., T; N: banyaknya data time series

2. Model dengan data cross section

Y_i = α + β X_i + ε ; i = 1,2,...., N ; N: banyaknya data cross section

Dengan demikian, secara umum dalam model data panel dapat ditulis sebagai berikut:

Y_i = α + β X_i + ε_it ;������� i = 1,2,...., N; dan t = 1,2,....,T

Keterangan:

Y��� : Variabel Dependen

X��� : Variabel Independen merupakan data time series

N��� : Banyaknya variabel dependen merupakan data cross sectional

T���� : Banyaknya waktu

N x T��������� : Banyaknya data panel

Analisis regresi pada penelitian ini untuk melihat pengaruh dari variabel earnings quality terhadap stock return. Maka analisis regresi pada penelitian ini dilakukan dengan analisis regresi data panel degan model persamaannya adalah:

Y_it = α + β₁X₁ + β₂X₂ + ε_it

Keterangan:

Yit����������� : Stock Return Perusahaan ke-i tahun ke �t

�� α� : Konstanta

X1 : Investment Opportunity Set

X2 : Earnings Quality

� : Standard Error

Pada penelitian ini data time series yang diperoleh adalah melalui periode waktu kuartal 1 Januari 2015 hingga kuartal 31 Desember 2019 sehingga data time series pada penelitian ini adalah berjumlah 5. Adapun data cross section diambil dari data jumlah perusahaan, yaitu 32 perusahaan sektor properti dan real estate di Indonesia.

4. Pemilihan Model Estimasi

Terdapat tiga pendekatan untuk melakukan estimasi model regresi data panel, yaitu common effect (PLS), fixed effect model (FEM), dan random effect model (REM).

a. Model pendekatan common effect merupakan pendekatan yang paling sederhana, yaitu hanya dengan mengkombinasikan data time series dan cross section. Untuk mengestimasi model data panel menggunakan pendekatan common effect maka digunakan teknik kuadrat kecil atau Ordinary Least Square (OLS).�

b. Kemudian model pendekatan fixed effect model adalah mengasumsikan perbedaan antara antar individu dapat diakomodasi dari perbedaan intersepnya. Perbedaan intersep ini dapat terjadi karena adanya perbedayaan, budaya kerja, manajerial dan insentif. Model ini diestimasi dengan menggunakan teknik dummy atau Least Square Dummy Variables (LSDV).

c. Dan model pendekatan terakhir adalah model pendekatan random effect model yang mengestimasi data panel dimana variabel pengganggu mungkin saling berhubungan antar waktu dan antar individu. Keuntungan menggunakan model ini adalah mampu menghilangkan heterokedastisitas. Model ini menggunakan teknik Generalized Least Square (GLS) untuk mengestimasi pendekatan ini.

5. Pemilihan Model Regresi Data Panel

a. Uji Chow, merupakan pengujian untuk menentukan model yang sesuai akan dipilih antara common effect model dan fixed effect model. Hipotesis pada uji Chow adalah:

Ho��������� : common effect model

H1��������� : fixed effect model

Hipotesis nol bermaksud intersep yang sama sehingga model yang digunakan adalah common effect model sedangkan hipotesis alternatif adalah intersep yang tidak sama, sehingga menggunakan fixed effect model.

b. Uji Hausman, dilakukan sebagai pengujian utuk memilih model yang terbaik antara fixed effect model dan random effect model. Apabila nilai probability F dan Chi-Square > α = 5%, maka pengujian regresi panel data menggunakan model random effect. Apabila nilai probability F dan Chi-Square < α = 5%, maka pengujian regresi panel data menggunakan model fixed random effect. Hipotesis yang digunakan adalah sebegai berikut :

H0 = Menggunakan random effect model.

H1 = Menggunakan fixed effect model.

Ho ditolak apabila P-Value < nilai α

H1 diterima apabila P-Value > nilai α

Nilai α yang digunakan adalah 5%

6. Uji Asumsi Klasik

Untuk dapat menghasilkan nilai parameter model yang lebih tepat, maka diperlukan pendektesian model, apakah menyimpang dari sumsi atau tidak. Pendeteksian tersebut adalah dengan melakukan uji multikolinearitas, heterkodastisitas, uji autokorelasi dan normalitas.

a. Uji Multikolinearitas, adalah untuk mengetahui apakah di dalam regresi ditemukannya korelasi antar variabel independent. Apabila terjadi, maka terjadi multikolinearitas. Untuk mendeteksinya dapat dilihat dengan mengacu kepada nilai VIF. Apabila nilai VIF > 10, maka terjadi multikolinearitas, namun jika nilai VIF < 10, maka tidak terjadinya multikolinearitas.

b. Uji Heterokedastisitas, adalah untuk melihat apakah terjadinya ketidaksamaan varian dari suatu pengamatan dengan pengamatan lainnya. Untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas atau tidak, maka dapat dilakukan dengan melihat pada grafik scatter-plot, jika di dalam grafik terdapat titik � titik yang membentuk suatu pola, maka terjadinya heterokedastisitas. Sedangkan jika titik � titik tidak membentuk suatu pola tertentu atau acak, maka tidak terjadi heterokedastisitas.

c. Uji Autokorelasi, adalah untuk menguji apakah di dalam model regresi linear terjadinya korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi atau tidak, dapat dilihat dari nilai Durbin-Watson. Jika nilai DU berada pada daerah dU hingga 4-dU maka model regresi tidak terjadi autokorelasi.

d. Uji Normalitas, adalah pengujian yang bertujuan untuk melihat apakah variabel bebas dan tidak bebas keduanya memiliki distribusi yang normal atau tidak. Untuk mendeteksinya, dapat dilihat dengan menggunakan metode jarque-bera (JB), apabila nilai JB < 2 maka berdistribusi dengan normal, atau jika probabilitas > 5% maka berdistribusi dengan normal.

7. Uji Hipotesis

a. Uji F

Pengujian ini digunakan untuk melihat bagaimana pengaruh semua variabel bebas secara simultan terhadap variabel terikat. Uji F dilakukan dengan signifikansi 5% atau 0,05 yang mana nilai α < 5% maka H1 diterima dan sebaliknya apabila nilai α > 5% maka H0 diterima. Hipotesis yang digunakan adalah :

H1 : Variabel bebas berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.

H0 : Variabel bebas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.

b. Uji T

Pengujian ini digunakan untuk menguji pengaruh variabel bebas secara masing � masing atau parsial terhadap variabel terikat. Uji T dapat dilihat dengan membandingkan nilai Thitung dengan Ttabel atau dengan melihat nilai signifikansi 5%. Apabila nilai Thitung >Ttabel maka H1 diterima. Begitu pula sebaliknya, apabila Thitung < Ttabel maka H0 diterima. Hipotesis yang digunakan adalah :

H1 : Variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.

H0 :� Variabel bebas tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.

c. Moderasi

Pengujian hipotesis pada penelitian ini selanjutnya menggunakan analisis regresi dengan variabel moderasi (MRA) Moderating Regression Analysis. Variabel moderasi adalah variabel yang mempengaruhi hubungan langsung antara variabel independen dan dependen. Variabel moderasi adalah variabel independen yang dapat menguatkan dan melemahkan hubungan antara variabel indepenpen dengan dependen. Technology dalam penelitian ini sebagai variabel moderasi yang dapat memperkuat dan melemahkan hubungan antara investment opportunity set dan earning quality terhadap stock return. Dengan demikian, semakin tinggi investment opportunity set, earning quality, dan teknologi maka semakin tinggi pula stock return. Begitu sebaliknya, semakin rendah investment opportunity set, earning quality dan teknologi maka semakin rendah stock return. Persamaan MRA adalah sebagai berikut:

Y=a+β₁X₁+ β₂X₂+ β₃X₁X₂+ε

Keterangan:

Y����������� = Variabel Dependen

a = Konstanta

β₁X_{1������������} = Koefisien regresi masing-masing variabel independen

X₁X_{2�����������} = Variabel Independen

Β₃���������� = Koefisien regresi dari interaksi X₁ dan X₂

X₁*X₂���� = Interaksi antara variabel X₁ dan X₂

ε = Error term

Maka persamaan regresi MRA pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

Y_it=a+ β₁X_1it+ β₂X_2it+ β₃M_it + β₄X_1itX_2itM_it +ε_it

Keterangan :

Y���� ����������� = Variabel Stock Return

a����� ����������� = Konstanta

β₁-β_{3�������������������} = Koefisien regresi

X₁�� ����������� = Variabel Investment Opportunity Set

X_{2�����} ����������� = Variabel Earning Quality

M��� ����������� = Variabel Technology

β₄��� ����������� = Koefisien regresi dari interaksi X₁ dan X₂ dengan M

X₁X₂*M������ = Interaksi antara variabel IOS dan EQ dan Teknologi

���������������� = Error term

i����������������� = Data perusahaan

t����������������� = Data periode waktu

Kriteria dalam mengambil keputusan variabel moderator adalah jika nilai probability variabel moderator > a (5%), maka H0 diterima, begitu pula sebaliknya jika nilai probability variabel moderator < a (5%), maka H0 ditolak.

d. Uji Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi (R2), pada dasarnya untuk menjelaskan seberapa besar pengaruh model dalam menjelaskan variabel dependen. Apabila nilai R2 = 0 maka variabel dependen (Y) diartikan tidak dapat dijelaskan sama sekali dengan variabel � variabel independen (X). namun, jika nilai R2 = 1 maka variabel dependen (Y) dapat dijelaskan oleh variabel � variabel independen (X).

Hasil dan Pembahasan

A. Hasil

1. Hasil Statistik

Hasil penelitian yang telah dijalankan oleh peneliti akan dijelaskan pada bab ini, namun sebelum hasil penelitian diinterpretasikan maka dilakukan uji analisis statistik. Data yang digunakan berupa variabel bebas yaitu Investement Opportunity Set (X1) dan Earning Quality (X2) terhadap variabel terikat Stock Return (Y) serta Teknologi sebagai variabel intervening.

2. Analisis Statistik Deskriptif

Berikut merupakan gambaran deskriptif data penelitian ini yang dilihat dari nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata, dan nilai standar deviasi. Variabel independen di dalam penelitian ini adalah investment opportunity set dan earning quality. Variabel dependen di dalam penelitian ini adalah stock return, sedangkan variabel moderasi pada penelitian ini adalah teknologi.

3. Pemilihan Model Regresi Data Panel

Regresi data panel merupakan karakteristik data yang tersusun berdasarkan beberapa objek dan meliputi waktu. Dalam menguji regresi data panel pada penelitian ini dapat dilakukan dengan common effect model, fixed effect model� dan random effect model. Pada masing � masing model memiliki keunggulannya bergantung kepada asumsi yang digunakan oleh peneliti serta pemenuhan syarat pengolahan data

4. Uji Asumsi Klasik

a. Uji Multikolinearitas

Dalam menguji multikolinearitas pada satu model adalah dengan melihat nilai koefisien korelasi hasil output komputer. Apabila nilai koefisien korelasi >0,9 maka terdapat gejala multikolinearitas. Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada tabel 3 berikut:

Tabel 3

Hasil Uji Multikolinearitas

Return_Stock	Ios	Eq	Tech
1	-0.213474	0.812785	-0,129771
-0.213674	1	-0.2754910	0.8190851
0.8247859	-0.2754910	1	0.005427
-0,128726	0.812785	0.005427	1

Sumber: Output Eviews 10

Berdasarkan tabel 4.6 di atas, hasil perhitungan pada tiap variabel adalah <0,9, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadinya multikolinearitas.

b. Uji Heterokedastisitas

Uji heterokedastisitas dijalankan menggunakan white heterokedasticity test. Untuk melihat hasil heterokedastisitas mengacu kepada nilai obs*R-squared. Hasil uji heterokedastisitas ada pada tabel 4 berikut:

Tabel 4

Hasil Uji Heterokedastisitas

Heteroskedasticity Test: White
F-statistic	6.050003	Prob. F(19,70)	0.0000
Obs*R-squared	55.93675	Prob. Chi-Square(19)	0.0000
Scaled explained SS	242.6108	Prob. Chi-Square(19)	0.0000

Sumber: Output Eviews 10

Berdasarkan pada tabel 4.7 di atas, hasil nilai uji heterokedastisitas menunjukkan nilai p-valueobs*R-square 0,0000 <0,05, maka H0 diterima, yang mana tidak terjadi heterokedastisitas.

c. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi dilakukan sebagai pengujian untuk melihat hubungan antara residual satu dengan uji Breusch-Godfrey. Untuk menilai terjadi autokorelasi atau tidak, dilihat pada nilai probabilitas. Jika nilai probabilitas <0,05 maka terjadi autokorelasi. Hasil uji autokorelasi dapat dilihat pada tabel 5 berikut:

Tabel 5

Hasil Uji Autokorelasi

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic	17.94270	Prob. F(2,82)	1.2578
Obs*R-squared	27.39682	Prob. Chi-Square(2)	0.9236

Sumber: Output Eviews 10

Berdasarkan pada tabel 4.8 di atas, maka dapat diketahui bahwa nilai probabilitas >0,05. Maka dapat disimpulkan tidak terjadinya autokorelasi.

5. Uji Hipotesis

a. Koefisien Determinasi (Adjusted R-square)

Koefisien determinasi adalah alat ukur yang digunakan untuk mengukur seberapa besar pengaruh model dalam menjelaskan variasi variabel terikat pada penelitian. Nilai adjusted R-square yang mendekati 1 maka besar pengaruh dari variabel bebas hampir memberikan informasi secara keseluruhan yang diperlukan untuk memprediksi variabel terikat. Hasil nilai koefisien determinasi dapat dilihat pada tabel 6 berikut:

Tabel 6

Hasil Uji Koefisien Determinasi

Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared	0.845260	Mean dependent var	3.707173
Adjusted R-squared	0.829245	S.D. dependent var	11.00799
S.E. of regression	2.641451	Akaike info criterion	4.002398
Sum squared resid	370.1350	Schwarz criterion	5.751039
Log likelihood	-102.0989	Hannan-Quinn criter.	5.119816
F-statistic	44.69944	Durbin-Watson stat	1.687777
Prob(F-statistic)	0.000000

Sumber: Output Eviews 10

Dari hasil perhitungan koefisien determinasi pada tabel 4.11 di atas, nilai adjusted R-Square adalah sebesar 0,829245. Hal ini menunjukkan bahwa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat adalah sebesar 82,92%. Kemudian sisanya sebesar 17,08% lainnya dipengaruhi oleh faktor lain dari luar model regresi pada penelitian ini.

b. Uji (F)

Pengujian ini adalah untuk mengetahui apakah variabel bebas secara bersamaan berpengaruh terhadap variabel terikat. Apabilai nilai fhitung > ftabel maka H4 diterima atau adanya pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Hasil uji f dapat dilihat pada tabel 7 berikut:

Tabel 7

Hasil Uji f

Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared	0.845260	Mean dependent var	3.707173
Adjusted R-squared	0.829245	S.D. dependent var	11.00799
S.E. of regression	2.641451	Akaike info criterion	4.002398
Sum squared resid	370.1350	Schwarz criterion	5.751039
Log likelihood	-102.0989	Hannan-Quinn criter.	5.119816
F-statistic	44.69944	Durbin-Watson stat	1.687777
Prob(F-statistic)	0.000000

Sumber: Output Eviews 10

Hipotesis:

H0������ : IOS dan Earning Quality tidak berpengaruh secara simultan terhadap ��Stock Return.�

H4������ : IOS dan Earning Quality berpengaruh secara simultan terhadap Stock Return.

Berdasarkan hasil pengujian secara bersamaan di atas, nilai fhitung adalah sebesar 44,69944 dan nilai ftabel dengan tingkat α = 5% adalah 3,09. Maka dapat disimpulkan bahwa nilai fhitung > ftabel dengan nilai probabilitas adalah 0,000000 yang mana nilai tersebut <0,05 sehingga H4 diterima. Sesuai dengan hasil tersebut, maka seluruh variabel bebas (IOS dan EQ) pada penelitian ini memiliki pengaruh signifikan secara bersamaan terhadap stock return. Dengan demikian, model regresi dapat memprediksi variabel terikat.

c. Uji (t)

Untuk mengetahui besar pengaruh variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat (stock return) maka digunakan uji t. Apabila nilai probabilitas t <0,05, maka terdapat pengaruh signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Hasil uji hipotesis secara parsial adalah pada tabel 8 berikut:

Tabel 8

Hasil Uji t

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-1.441195	1.653107	-0.185736	0.3823
IOS?	3.071197	0.039528	1.859934	0.0342
EQ?	0.181376	0.005184	9.819165	0.0000
TECH?	1.240646	1.100124	2,078161	0.0023

Sumber: Output Eviews 10

B. Diskusi

1. Pengaruh Investment Opportunity Set terhadap Stock Return

Pada penelitian ini investment opportunity set yang diukur dengan menggunakan proksi MBVE (Market to Book Value) berpengaruh terhadap stock return dalam kurun waktu 2015 � 2019 pada perusahaan sektor properti dan real estate. Hal ini diperlihatkan pada tabel 4.10 bahwa perhitungan prob. sebesar positif 0,0342 yang mana nilai tersebut <0,05. Proksi MBVE dapat memberikan kejelasan besarnya return yang ada dan investasi di masa yang akan datang sesuai dengan harapan melebihi return. Pergerakan pada harga saham mengakibatkan perubahan pada nilai price earning rasio akibat fluktuatif harga saham karena inflasi dan adanya ketidakpastian global serta persepsi perekonomian dunia, juga melemahnya daya beli yang terjadi di sepanjang tahun 2015 hingga 2019 di sektor perusahaan properti dan real estate. Kesempatan investasi perusahaan mampu memberikan prospek untuk masa yang akan datang bagi kegiatan bisnis properti dan real estate. Perusahaan dengan kesempatan investasi yang cukup tinggi akan lebih besar pula peluang ke depan yang lebih baik, sehingga nilai stock return ikut meningkat. Proksi investment opportunity set yang dapat menjadi informasi tambahan pada suatu perusahaan dapat digunakan oleh para investor di pasar modal sebagai kesempatan memprediksi dan memperoleh return saham (Prawiranegara, 2018). Hasil ini sejalan dengan penelitian (Prawiranegara, 2018), yang menyatakan IOS yang diproksikan dengan menggunakan price earning ratio berpengaruh positif atau signifikan terhadap stock return.

2. Pengaruh Earnings Quality terhadap Stock Return

Selain investment opportunity, pada penelitian ini earning quality juga memberikan pengaruh signifikan terhadap stock return dalam kurun waktu 2015 � 2019 pada perusahaan sektor properti dan real estate. Hal ini diperlihatkan pada tabel 4.10 bahwa perhitungan prob. sebesar positif 0,0000 yang mana nilai tersebut <0,05. Kualitas laba perusahaan yang baik dapat digunakan sebagai pembuat keputusan untuk melakukan investasi dan mampu menjelaskan nilai stock return yang akan diperoleh di masa mendatang oleh pengguna laporan keuangan (Bernard dan Stober, 1989 di dalam (Zahro & Pramudya, 2014). Harga saham yang menghasilkan return atau pengembalian dipengaruhi oleh informasi rinci suatu perusahaan. Informasi rinci atau informasi spesifik pada perusahaan akan jauh lebih dipertimbangkan oleh para investor, sehingga naik turunnya harga saham pada sektor perusahaan properti dan real estate diakibatkan dari kurang berkualitasnya profitabilitas perusahaan. Hasil ini juga sejalan dengan penelitian (Sari & Setiyawati, 2021) yang menyatakan bahwa earning quality berpengaruh signifikan terhadap stock return, keuntungan yang berkualitas dianggap sebagai dampak positif yang signifikan terhadap pengembalian saham atau stock return.

3. Pengaruh Technology terhadap Stock Return

Teknologi sebagai penunjang dalam kehidupan sehari � hari manusia juga memiliki peran, hal ini ditunjukkan pada hasil penelitian ini bahwa teknologi memberikan pengaruh terhadap stock retun. Hal ini diperlihatkan pada tabel 4.10 bahwa perhitungan prob. sebesar positif 0,0023 yang mana nilai tersebut <0,05. Hasil perhitungan di atas semakin mendukung teknologi sebagai faktor pendukung bagi seseorang untuk memutuskan dalam berinvestasi. Keunggulan teknologi yang mampu diterapkan oleh perusahaan dapat menjadi penyalur informasi keuangan bagi para investor. Semakin transparan, mudah diakses dan semakin baik laporan keuangan yang diberikan maka semakin banyak investor yang ingin berinvestasi. Pada penelitian ini dari 19 sampel perusahaan menunjukkan pengaplikasian teknologi yang sudah baik, di mana para pengguna dapat mengakses website, atau mencari informasi perusahaan dengan mudah. Kejelasan informasi sesuai kebutuhan user pun telah terpenuhi dengan baik. Hal ini sejalan dengan penelitian (Oei, Brauers, & Herpich, 2020) bahwa information technology berpengaruh terhadap earnings quality, yang mana kualitas laba mampu memberikan pengaruh positif pada pengembalian saham (stock return).

4. Pengaruh Investment Opportunity Set dan Earnings Quality terhadap Stock Return

Sesuai dengan hasil analisis yang dijalankan pada penelitian ini, bahwa investment opportunity set, earning quality dan teknologi berpengaruh positif terhadap stock return secara simultan atau bersamaan. Hal ini diperlihatkan pada tabel 4.9 bahwa perhitungan fhitung adalah sebesar 44,69944 dan nilai ftabel dengan tingkat α = 5% adalah 3,09. Maka dapat disimpulkan bahwa nilai fhitung > ftabel dengan nilai probabilitas adalah 0,000000 yang mana nilai tersebut <0,05. Sebagai acuan informasi tambahan, IOS pada suatu perusahaan diyakini dapat mempengaruhi pengembalian saham pada suatu perusahaan. Begitu pula dengan kualitas laba yang dilaporkan pada laporan keuangan perusahaan yang juga mempengaruhi pengembalian saham berdasarkan kepada teori earning quality yaitu sebagai kriteria yang menjadi pertimbangan dalam mengukur sejauh mana informasi yang disajikan di dalam laporan keuangan serta mampu menggambarkan situasi perusahaan yang nyata (Karim, Atikah, & Lenap, 2019). Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dijalankan oleh (Damanik, 2019), (Isnania & Wahidahwati, 2018), dan (Yuliza, 2018).

5. Technology memoderasi pengaruh Investment Opportunity Set terhadap Stock Return

Sesuai dengan hasil moderated regression analysis (MRA) yang telah dijalankan, variabel moderasi teknologi memperkuat pernagaruh investment opportunity set� terhadap stock return. Hasil uji statistik menunjukkan bahwa teknologi dapat memoderasi pengaruh IOS terhadap stock return. Nilai t-statistik variabel moderasi adalah 6,185736 dan probabilitas moderasi sebesar 0,0000, nilai ini menunjukkan nilai lebih kecil dari tingkat signifikan yang diharapkan (0,000<0,5). Kemudian nilai R-Square adalah 0,957106 menunjukkan lebih besar dari sebelumnya� 0,845260 yang mana variabel teknologi dapat memperkuat hubungan investment opportunity set� terhadap stock return. Peran teknologi sebagai manfaat tambahan untuk para investor dalam menganalisa informasi yang diterima (Oei et al., 2020). Dari penelitian yang ini telah membuktikan variabel moderasi teknologi dapat memperkuat pengaruh IOS terhadap stock return.

6. Technology memoderasi pengaruh Earnings Quality terhadap Stock Return

Sesuai dengan hasil moderated regression analysis (MRA) yang telah dijalankan, variabel moderasi teknologi memperkuat pernagaruh earning quality terhadap stock return. Hasil uji statistik menunjukkan bahwa teknologi dapat memoderasi pengaruh EQ terhadap stock return. Nilai t-statistik variabel moderasi adalah 7,135736 dan probabilitas moderasi sebesar 0,0000, nilai ini menunjukkan nilai lebih kecil dari tingkat signifikan yang diharapkan (0,000<0,5). Kemudian nilai R-Square adalah 0,897106 menunjukkan lebih besar dari sebelumnya� 0,845260 yang mana variabel teknologi dapat memperkuat hubungan earning quality terhadap stock return. Peran teknologi sebagai manfaat tambahan untuk para investor untuk menganalisa informasi yang diterima (Oei et al., 2020). Dari penelitian yang ini telah membuktikan variabel moderasi teknologi dapat memperkuat pengaruh EQ terhadap stock return. Penelitian ini pun sesuai dengan penelitian Oei, et al., (2018) bahwa information technology berpengaruh terhadap earnings quality, yang mana earning quality mampu memberikan pengaruh positif pada pengembalian saham (stock return).

Kesimpulan

Berdasarkan pada hasil penelitian yang telah dijelaskan di atas, maka dapat diambil kesimpulan bahwa secara simultan investment opportunity (X1), earning quality (X2) dan teknologi (Z) berpengaruh signifikan terhadap stock return (Y) pada perusahaan sektor properti dan real estate yang terdaftar di BEI periode 2015-2019, sehingga hipotesis H4 diterima. Secara parsial IOS (X1) berpengaruh positif terhadap Stock Return (Y) ) pada perusahaan sektor properti dan real estate yang terdaftar di BEI periode 2015-2019, sehingga hipotesis H1 diterima, kualitas laba atau EQ (X2) berpengaruh positif terhadap Stock Return (Y) ) pada perusahaan sektor properti dan real estate yang terdaftar di BEI periode 2015-2019, sehingga hipotesis H2 diterima, Teknologi (Z) berpengaruh positif terhadap Stock Return (Y) ) pada perusahaan sektor properti dan real estate yang terdaftar di BEI periode 2015-2019, sehingga hipotesis H3 diterima, begitu pula pada variabel moderasi penelitian ini yaitu Teknologi (Z) memoderasi pengaruh IOS (X1) terhadap Stock Return (Y) ) pada perusahaan sektor properti dan real estate yang terdaftar di BEI periode 2015-2019, sehingga hipotesis H5 diterima dan Teknologi (Z) memoderasi pengaruh EQ (X2) terhadap Stock Return (Y) ) pada perusahaan sektor properti dan real estate yang terdaftar di BEI periode 2015-2019, sehingga hipotesis H6 diterima.

BIBLIOGRAFI

� Akbar, Dendy Syaiful. (2013). Pengaruh Sensitivitas Kekayaan Eksekutif Terhadap Manajemen Laba Dengan Pengendalian Internal Sebagai Variabel Moderating (Studi Pada Emiten Manufaktur). Jurnal Wawasan Dan Riset Akuntansi, 1(1), 43�56. Google Scholar

Ang, Robert. (1997). Buku pintar pasar modal Indonesia. Jakarta: Mediasoft Indonesia.

Anggraeni, Elisabet Yunaeti. (2017). Pengantar sistem informasi. Penerbit Andi. Google Scholar

Berisha-Namani, Sc Mihane, & Qehaja, Mr Sc Albana. (2013). Improving Decision Making with Information Systems Technology�A theoretical approach. ILIRIA International Review, 3(1), 49�62. Google Scholar

Brigham, Eugene F., & Houston, Jol F. (2020). Essentials of financial management. Google Scholar

Brigham, F, Eugene, & Houston. (2011). Dasar-dasar Manajemen Keuangan Terjemahan. Edisi 10. Jakarta: Selemba Empat. Google Scholar

Cetin, YURT, & ERGUN, Ugur. (n.d.). The IFRS Adoption and Accounting Quality: A Comprehensive Trend Analysis. Google Scholar

Da, Z., & Engelberg, J. (n.d.). P. Gao,(2011).�. Search of Attention�, The Journal of Finance, 66, 1461�1499. Google Scholar

Damanik, Bahrudi Efendi. (2019). Pengaruh Fasilitas Dan Lingkungan Belajar Terhadap Motivasi Belajar. Publikasi Pendidikan, 9(1), 46�52. Google Scholar

Healy, Paul M. (n.d.). The Effect of Bonus Schemes on the Selection of Accounting Principles. Journal of Accounting and Economics."(April, 1985), 85�107. Google Scholar

Isnania, Siti Nur, & Wahidahwati, Wahidahwati. (2018). Pengaruh Investment Opportunity Set (Ios) Dan Kepemilikan Manajerial Terhadap Return Saham. Jurnal Ilmu Dan Riset Akuntansi (JIRA), 7(6). Google Scholar

Kallapur, Sanjay, & Trombley, Mark A. (2001). The investment opportunity set: determinants, consequences and measurement. Managerial Finance. Google Scholar

Karim, Nina Karina, Atikah, Siti, & Lenap, Indria Puspitasari. (2019). Kualitas Laba dan Pengukurannya pada Perusahaan Jasa Pendukung Industri Pariwisata. Jurnal Aplikasi Akuntansi, 4(1), 1�14. Google Scholar

Murniati, Tutut, Sastri, IIDAM Manik, & Rupa, I. Wayan. (2018). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kualitas Laba Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di BEI Tahun 2012-2016. KRISNA: Kumpulan Riset Akuntansi, 10(1), 89�101. Google Scholar

Nurchasanah, Julia Permatasari, Yunilma, Yunilma, & Resti, Yulistia Muslim. (2020). Analisis Pengaruh Fraud Triangle Dalam Mendeteksi Kecurangan Laporan Keuangan (Studi Empiris Pada Perusahaan Sub Sektor Infrastruktur, Utilitas dan Transportasi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode 2015-2019) Nurchasanah Julia Permatasari1. Universitas Bung Hatta. Google Scholar

Oei, Pao Yu, Brauers, Hanna, & Herpich, Philipp. (2020). Lessons from Germany�s hard coal mining phase-out: policies and transition from 1950 to 2018. Climate Policy, 20(8), 963�979. Google Scholar

Prawiranegara, Benny. (2018). Pengaruh Investment Opportunity Set Terhadap Return Saham (Suatu Studi Pada Perusahaan Astra International Tbk). Jurnal Wawasan Dan Riset Akuntansi, 2(2), 89�102. Google Scholar

Sari, Diah Permata, & Setiyawati, Hari. (2021). Earning Quality Effect on Stock Returns: GCG and CSR Mechanism. Jurnal Keuangan Dan Perbankan, 25(2), 240�259. Google Scholar

Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif. Google Scholar

Suliyanto, Dr. (2011). Ekonometrika Terapan: Teori dan Aplikasi dengan SPSS. Penerbit Andi: Yogyakarta. Google Scholar

Suwardjono, Teori Akuntansi. (2005). Perekayasaan Pelaporan Keuangan. Yogyakarta: BPFE. Google Scholar

Uddin, Liliana, Wahyuni, Chatarina Umbul, & Setiawan, Arif Yoni. (2021). Evaluasi Sistem Surveilans Tuberkulosis (TB) di Kabupaten Jember Berdasarkan Atribut Sistem Surveilans. Jurnal Kesehatan Global, 4(1), 41�53. Google Scholar

Usman, Berto, & Tandelilin, Eduardus. (2014). Internet search traffic and its influence on liquidity and returns of Indonesia stocks: An empirical study. Journal of Indonesian Economy and Business: JIEB., 29(3), 203. Google Scholar

Wibowo, Agung. (2017). Reaksi Investor Pasar Modal Indonesia Terhadap Paket Kebijakan Ekonomi Tahap I Jokowi�JK (Studi pada Saham LQ 45 Periode Agustus 2015�Pebruari 2016). Media Ekonomi Dan Manajemen, 32(1). Google Scholar

Yuliza, Arma. (2018). The effects of earnings per share and firm size to stock price LQ45 company listed in Indonesian securities. International Journal of Engineering & Technology, 7(4.9), 24. Google Scholar

Zahro, Nafi�Inayati, & Pramudya, Wisnu Haryo. (2014). Analisis Pengaruh Earning Quality Dan Market To Book Ratio Terhadap Return Saham (Studi Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Pada Bursa Efek Indonesia). Wahana: Jurnal Ekonomi, Manajemen Dan Akuntansi, 17(1), 43�50. Google Scholar

Copyright holder:

M. Fikri Apriansyah Tengku Idris, Riris Rotua Sitorus (2022)

First publication right:

Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia

This article is licensed under: