Pengaruh Earnings Per Share (EPS), Return in Equity (ROE) dan Debt to Equity Ratio (DER) terhadap Harga Saham
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah untuk menguji pengaruh Earnings per Share (EPS), Return on Equity (ROE), Debt to Equity Ratio (DER) baik secara parsial maupun simultan terhadap harga saham. Penelitian ini dilakukan karena masih terdapat ketidakkonsistenan hasil penelitian yang satu dengan yang lainnya. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data sekunder. Teknik sampel yang digunakan adalah purposive sampling. Sampel menggunakan 17 perusahaan manufaktur yang menerbitkan laporan keuangan tahun 2005-2011. Metoda analisis yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda dengan terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini meliputi uji normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi. Simpulan dari uji asumsi klasik yang dilakukan adalah data yang diteliti berdistribusi normal, terbebas dari autokorelasi, terbebas dari multikolinearitas, dan terbebas dari heteroskedastisitas. Dengan menggunakan analisa regresi linier berganda, maka dapat diketahui bahwa EPS berpengaruh secara parsial terhadap harga saham, ROE dan DER tidak berpengaruh secara parsial terhadap harga saham. Secara simultan, EPS, ROE, dan DER tidak berpengaruh terhadap harga saham. Dari penelitian yang dilakukan, maka diperoleh simpulan bahwa harga saham dipengaruhi oleh EPS. Faktor-faktor lain seperti ROE dan DER ternyata tidak berpengaruh terhadap harga saham.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".